脑电图(EEG)是测量人脑神经元活动的最古老的技术之一。随着数字技术的进步，脑电图分析已经从单纯的随时间变化的幅度和频率变化的视觉检测，发展到对记录信号的时空特征的全面探索。如今，脑电图(EEG)被认为是捕捉大脑功能的有力工具，它具有在神经元过程发生的时间范围内(即亚秒范围)测量神经元过程的独特优势。然而，一般认为脑电图的空间分辨率较低，难以推断产生头皮上神经元活动的大脑区域的位置。这一声明向整个
转载
2023-10-13 21:33:32
321阅读
在本篇博文中，我们将深入探讨如何用Python进行脑电图（EEG）分析。随着这一领域的迅速发展，科研人员和工程师们希望能够高效处理和分析从脑电图设备中收集的数据，以揭示人类大脑的神秘功能及其在不同状态下的表现。
## 问题背景
脑电图是一种通过在头皮放置电极来记录脑电活动的技术。这些电信号能够反映大脑的不同状态，比如清醒、睡眠、集中注意力或放松。在进行脑电图分析时，我们常常需要处理大量的信号数据
一、国际 10-20 系统 Fp = frontopolar or prefrontal（前额叶） 单号代表左侧 F = frontal（额叶） F3 = left mid-frontal C = central（额叶中心沟） P3 = left parietal T = temporal（颞叶） 双号代表右側 P= parietal（顶叶） T4 = right temporal O = occ
转载
2023-11-09 21:50:12
0阅读
分两个PART，第一个讲采集，第二个讲处理。 Part one:脑电，心电，肌电，眼电等，都是身体上两点的电压差，和我们测电池的电压本质上没有区别。随便在头上两个位置放两个电极，一正一负，放大uV信号（其他脑电信号特征，如频段，干扰源等感兴趣可自行百度）,测量其电势差。 但我们通常需要加一个右腿驱动电极，比如在乳突，这是为什么呢？先用专业的话：共模输入电
转载
2023-09-16 00:00:40
113阅读
目录1.安装与使用2.数据结构Raw3.Epoch4.Evoked5.案例（1）导入工具库（2）加载数据（3）测试数据（4）提取脑电图特征（5）预测6.读取.set和.locs文件7.读取.edf文件8.参考电极及应用9.信号空间投影SSP10.连续注释11.Epoch及其可视化12.信号滤波1.安装与使用在windows系统下，基于Anaconda安装MNE-python。具体步骤见资料，此处不
转载
2024-01-21 05:12:27
206阅读
导读近年来，人类睡眠脑电图(EEG)研究激增，采用了越来越复杂的分析策略将电生理活动与认知和疾病联系起来。然而，正确计算和解释当代睡眠EEG中使用的指标需要注意许多理论和实际的信号处理细节。本研究回顾了与频谱分析、蒙太奇选择、相位和振幅信息提取、替代结构相关的几个方法学问题，说明了方法选择对结果的影响，以及通过可视化和简化示例检查处理步骤的重要性。本文以非数学的形式，结合睡眠特定示例，以及代码实现
Hello~ 大家好，我是韭菜花，第一次跟大家见面，带点干货，希望大家喜欢~不知道有没有小伙伴跟菜花花一样有个困扰在使用 eeglab 处理数据的时候，要是每个数据在 data scroll 界面使用的 value 值是一个我们想用的固定值那该有多好因为这样每个数据在查看的时候使用的标准是相同的，也免得我们每次都要手动设置了那今天菜花花就来教教大家～首先，我们需要找到 eeglab 工具
转载
2023-12-27 15:03:09
77阅读
前面写了用GDAL读取数据集和波段信息，使用GDAL最重要的就是读取图像的波段数据，因为对图像的处理就是对数据(也可以说是像素点)的处理。这里讨论下gdal读取波段数据。参考文章：http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html这里有个中文翻译版，翻译的还是可以的：http://opencv-extension-library.googlecode.com/svn/do
转载
2023-12-23 07:36:43
102阅读
遥感影像波段band一.遥感影像波段1.原理2.举例说明二.TM影像各波段简介1.TM影像概述2.各波段影像特征3.波段组合4.类型提取5.光谱差异三.遥感图像——多波段数据存储的方式1.逐波段存储BSQ2.逐像元存储BIP3.逐行存储BIL4.总结方法的优劣四.USGS官网-What are the band designations for the Landsat satellites？ 可
# 如何在Python中操作脑电图数据
脑电图（EEG）是一种记录脑电活动的技术。随着数据科学和机器学习的迅速发展，脑电图数据因其潜在的应用价值而受到越来越多的关注。在Python中有多个库可用于处理和分析EEG数据。本文将介绍如何在Python中有效地操作脑电图数据，包括数据读取、预处理、特征提取和可视化等步骤。
## 1. 环境准备
首先，我们需要安装一些常用的Python库，主要包括`
原创
2024-09-28 04:38:33
171阅读
移动平均波动率反转策略波动率策略简介策略代码分解此外，使用商品期货市场指数再次来验证回测结果总结 波动率策略简介————————————————————分——————————_————————读取tushare pro财经数据，这里用到沪深300，以下程序都需注册此数据库并获得token码 才能运行，这里获取token码，若自己有数据，只需换掉数据部分即可。数据预处理,计算沪深300的净值波动率
转载
2024-05-06 23:14:04
56阅读
资源下载#本文PDF版下载Python解析Wav文件并绘制波形的方法#本文代码下载Wav波形绘图代码#本文实例音频文件night.wav下载音频文件下载 （石进-夜的钢琴曲）前言在现在繁忙的生活中，我们经常会听些歌来放松一下自己，我们经常会从各种播放软件中听自己喜欢的歌，并且往往我们会下载一部分歌曲，而现在音频的种类也相当繁多，像是Wav,Mp3,FLAC,AAC等等很多格式，最近由于需
转载
2023-09-21 22:24:24
132阅读
EEG 基础脑电图（Electroencephalogram,EEG）是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。有常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。EEG信号的分类 EEG信号按频谱不同可划分为四种基本类型：α波：频率分布为8-13HZ，主要包含两个波段，μ1（8-10HZ）和μ2（10-13HZ），
转载
2023-09-01 14:21:29
364阅读
阅读脑电图前需要了解的信息：病人年龄、精神意识状态、围检查期用药情况、相关病史（如头外伤、手术史等） 如何判读脑电图（1）首先应选择合适的导联组合方法和脑电图显示基本参数——重要前提导联组合方法参考导联法：耳电极参考、平均参考、其他双极导联法：双极纵向导联联系法（“双香蕉”导联联系法）、双极横向导联联系法 双极纵向导联联系法是筛选性检查的最佳电极联系法！它的页面比较干净，各种波
转载
2024-03-14 21:29:47
279阅读
完整的脑电数据采集系统：电极、带滤波器的放大器、模数转换器和数据记录电脑。
电极：大多数脑电数据采集系统包含多个活动电极、一或两个参考电极、和一个接地电极
接地电极：主要用于降低接地电环路产生的噪声音；每个单独的脑电电极的电压波形图都可以看作活动电极（A）和参考电极（R）之间电势差随时间的变化。理论上，R设在很远的地方，绝对电势为0，因此A和R之间的电势差可以很大程度上反应A附近的
转载
2024-06-07 13:42:53
61阅读
本教程示例了被试收缩或放松对侧手时，如何处理对初级运动皮层（M1）进行经颅磁刺激（TMS）的脑电图（EEG）。去除TMS伪影最好的办法是要先进行预处理。当TMS伪影去除步骤完成后，就可以继续进行EEG分析了。在本教程中，所要解决的研究问题是手部的预收缩是否会影响脑电图中的TMS诱发电位(TEP)。EEG信号分析需要干净的数据。但这并不简单，因为同时应用TMS和EEG的难点是TMS线圈电磁场会产生较
转载
2024-01-05 21:13:05
293阅读
# 实时脑电图在Python中的实现指南
在这篇文章中，我们将教你如何使用Python实现实时脑电图（EEG）数据的读取与可视化。脑电图技术在医学研究和神经科学中都有广泛的应用。我们将从整体流程入手，然后逐步分解每一步需要做的事情，并提供示例代码和相关注释。
## 整体流程
首先，我们可以将实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
EEG脑电图（Electroencephalogram,EEG）是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。有常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。EEG信号的分类EEG信号按频谱不同可划分为四种基本类型：α波：频率分布为8-13HZ，主要包含两个波段，μ1（8-10HZ）和μ2（10-13HZ），振幅约为
转载
2019-04-15 21:23:55
197阅读
# Python脑电信号进行分频率波段
近年来，脑电信号（Electroencephalogram，EEG）在神经科学研究领域中得到了广泛的应用。脑电信号可以通过电极放置在头皮上来记录大脑活动，反映不同频率的脑波。在脑电信号处理中，常常需要将信号按照不同频率进行分解和分析。本文将介绍如何使用Python对脑电信号进行频率波段的分析。
## 1. 脑电信号数据获取
首先，我们需要获取脑电信号数
原创
2024-04-10 05:26:27
362阅读
雷达的波段
雷达波段(radar frequency band)是指雷达发射电波的频率范围。其度量单位是赫兹(Hz)或周/秒(C／S)。大多数雷达工作在超短波及微波波段，其频率范围在30－300000兆赫，相应波长为10米至1毫米，包括甚高频(VHF)、特高频(UHF)、超高频(SHF)、极高频(EHF)4个波段。第二次世界大战期间，为了保密，用大写英文字母
转载
2023-11-11 23:09:09
737阅读
