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
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2023-12-27 15:03:09
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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
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2023-10-13 21:33:32
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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
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2024-01-21 05:12:27
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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
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
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2023-09-16 00:00:40
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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
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2024-01-05 21:13:05
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直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
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2024-08-23 14:21:58
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原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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第二章 EEG信号2.1 脑电图1.脑电信号（EEG）是从人类或动物的头皮上记录到的电位变化，主要反映大脑的电活动特性。 2.脑电图是由电极记录下来的大脑细胞群在自发性生物电活动。以电位为纵轴，时间为横轴将它以曲线的形式显示出来，即脑电图，也称为脑波。 3.脑电图就是将人脑的电活动经过头皮电极引导、放大并显示或记录下来的图形。 4.脑电图可用作疾病诊断、睡眠或麻醉深度监护。 5.脑电信号是在大脑皮
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2023-09-29 21:05:19
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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
什么是数据分析数据分析是基于历史数据进行预处理，分析、对比、汇总，产出用于辅助决策的有效信息的过程。数据分析的着力点1. 现状分析：当前出于什么样的状况，运营的整体状况，各分业务的盈亏等等。2. 原因分析：是什么原因导致的某种现象，或对现状的原因分析。3. 未来预测：基于现有数据，对未来的可能性、趋势等进行预测。 数据分析的对象总体概览指标总体概览指标就是统计数据的绝对数值。例如：当日
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2023-08-21 07:13:52
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1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错
解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？需求情况：有的时候，数据很多，但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话，要怎么做？ 解决方法：df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报')
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2023-09-12 18:17:03
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文章目录Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析2.数据挖掘二、数据分析流程1. 需求分析：2. 数据获取3.数据预处理4.分析与建模5.模型评价与优化6. 分类模型评价指标7.回归模型8.部署三、数据分析应用场景四、总思维导图 Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析狭义数据分析对比分析分组分析交叉分析回归分析等2.数据挖掘智能推荐关联规则分类模型聚类模型二
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2023-06-19 23:34:50
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python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而
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2023-08-02 09:13:11
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学习Python的四个主要关键点1.数据数据类型分为五个：数字，字符串，容器（元组，集合，列表，字典），布尔，None数字（Number）分为三种类型1.整型#汤姆今年11岁
age=112.浮点型#汤姆体重为：41.4kg
weight=41.43.复数例： 1+2j、 1.1+2.2j字符串（string）我们可以用引号（“或者‘）来创建字符串str="小明"
age="今年18
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2023-11-10 21:51:05
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前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取（一、对薪资进行转换在这之前先导入模块并读入文件，不仅有训练数据文件，还有一组自拟的测试数据文件。importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plttrain_file= "analyst.csv"test_file= "test.csv"#读取文件获
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2024-01-11 12:17:15
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Python是一门简单易学且功能强大的编程语言,使其在许多领域成为编写脚本或开发应用程序理想语言
.Python被称作"胶水语言",是由于其运行效率的问题,将程序核心部分由C++等高效率语言编写,然后各个部分由它粘合. 我们在开发中如果是新手可以先选择Windows平台,后期可以迁移至Linux平台,Linux平台自带Python,而且更容易解决第三方库依赖问题.至于语言版本我推荐使用3.x版
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2023-08-24 10:37:23
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一、为什么要使用Python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码(Cython项目)，可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势：1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁(GIL),防止解释器同时执行多条python字节码，
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2023-10-07 21:16:13
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作者：东哥起飞，数据爱好者Python数据科学hello，大家好我是东哥！用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pa
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2023-08-06 21:29:15
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