用python对航弈生物BCIduino放大器脑电/肌电数据进行滤波及频谱计算（一）这篇稿子介绍如何用pythonmne对fif格式保存的脑电数据进行读取和简单的滤波，并用numpy对上述数据进行FFT分析，绘制相应的图像。本稿不涉及BCIduino数据如何保存，关于数据如何保存会在之后的文章给出。本稿先给出一个已经保存好的.fif格式的BCIduino肌电数据，数据保存了大约40s的肌电信号，信
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2023-11-23 13:16:02
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关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。短时傅里叶变换（STFT）是脑电时频分析中一种基于滑动窗口法的简单常用的分析方法。它假设非平稳的信号可以被分成一系列短数据段的集合，每个数据段都可以看作是平稳的，频谱是固定的。在每一个数据段上进行常规的频谱估计方法，然后将所有数据段的频谱估计值堆叠在一起，形成在联合时频域上的一个频谱功率分布图。这些步骤包括：选择一个有限长度的窗口函数；从信号的起始点开始，将
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2023-09-28 12:27:33
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# 用Python绘制脑电图时频图的科普文章
随着科学技术的发展，神经科学的研究也在不断深入，脑电图（EEG）作为一种非侵入性脑活动检测方法，受到越来越多的关注。脑电图可以帮助我们理解大脑在不同状态下的活动模式，为临床诊断和基础研究提供了重要的数据支持。本文将介绍如何使用Python绘制脑电图的时频图，并通过代码示例进行说明。
## 脑电图的基本概念
脑电图是通过在头皮上放置电极获取大脑神经
EEG提供了一种测量丰富的大脑活动即神经元振荡的方法。然而，目前大多数的脑电研究工作都集中在分析脑电数据的事件相关电位（ERPs）或基于傅立叶变换的功率分析，但是它们没有利用EEG信号中包含的所有信息——ERP分析忽略了非锁相信号，基于傅里叶的功率分析忽略了时间信息。而时频分析（TF）通过分离不同频率上功率和相位信息，可以更好地表征脑电数据中包含的振荡，TF提供了对神经生理机制更接近的解释，促进神
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2023-08-23 22:05:15
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脑电地形图（EEG）是通过电极记录脑电活动的可视化技术。在本篇博文中，我将以轻松的语气，分享如何使用Python处理来自EDF（欧洲数据格式）的脑电图数据，并绘制对应的地形图。我们将一步步介绍环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案，希望对你们有帮助！
### 环境配置
在进行脑电图处理之前，我们需要搭建合适的Python开发环境。这里我列出了必要的步骤：
1. **安装Py
介绍探索性数据分析是当今数据科学中使用的最佳实践之一。在开始从事数据科学职业时，人们通常不知道数据分析与探索性数据分析之间的区别。两者之间并没有太大的区别，但是两者的目的不同。 探索性数据分析（EDA）：探索性数据分析是对推论统计的补充，推论统计通常倾向于使用规则和公式进行严格的处理。在高级方面，EDA涉及从不同角度查看和描述数据集，然后进行汇总。数据分析：数据分析是统计
由于本人对于脑机接口以及脑电技术的极度爱好（其实目的是：是把U盘插到大脑里，然后就不用学习了哈哈哈哈），近几月看了较多这方面的内容，变打算写下博客总结分析一下。目录一、 机器学习分析简介二、机器学习分析的脑电特征三、机器学习训练分析四、机器学习分析的特征选择和降维五、机器学习分析的选择分类器六、机器学习分析的结果评估 七、机器学习实例分析机器学习和模式识别已被广泛应用于脑电信
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2024-08-26 08:02:17
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这是《EEG Processing and Feature Extraction》的第五个视频资料整理。内容是“脑电的频谱分析和时频分析”。视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Sg411775g/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=9ddbbbcbfdb81f60495d541b
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2024-01-04 10:31:21
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## 脑电时频特征分析python
脑电时频特征分析是神经科学领域的一个重要研究方向，通过分析脑电信号在时间和频率上的变化，可以揭示大脑活动的动态特征。借助Python编程语言和相关的库，我们可以对脑电信号进行时频特征分析，并得到有价值的信息。
### 时频特征分析原理
脑电信号是大脑中神经元活动产生的电信号，可以通过电极阵列采集到。时频特征分析是指在时域和频域上对脑电信号进行分析，以揭示大
原创
2024-03-08 06:03:12
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今天给大家推荐一款集成了高密度EEG/ERP和经颅电刺激的一体化脑电设备，这款设备具有以下最为显著的技术特点和优势：1）同时高密度EEG/ERP采集+经颅电刺激。首先，需要说明的是EEG/ERP采集和经颅电刺激是集成在一个主机里面的，不是两种设备的简单组合拼凑，所以可以称得上真正意义上的EEG/ERP采集+经颅电刺激一体化设备；其次，单个主机最高达到512通道（最高可以增加到1024通道），每个通
FFT—傅里叶变换，可以将时域信号转为频域进行分析，所用的基函数是弦函数，且各弦函数之间是正交关系，因此比较适合处理平稳信号。对于非平稳信号处理效果就很差。类似的例子如“吉布斯现象”：当一个常数函数，其傅里叶变换是只有一个常数项；但是当该周期函数为一个阶跃函数，突变变换很快的那种，FFT变换就必须要很多频率的弦函数去进行分解；效果也不太好。另外一个缺点是：FFT变换只能得到一个频域上数据的形式，并
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2024-08-15 17:37:55
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letswave教程：脑电数据的时频分析/组平均与统计分析 1 相关概念2 单被试分析2.1 时频分析2.1.1 连续小波变换2.1.2 基准线校正2.1.3 查看结果3 组分析3.1 总体平均3.1.1 降低采样率3.1.2 重命名3.1.3 数据集复制和合并3.1.4 平均3.1.5 查看结果3.2 统计分析3.2.1 假设驱动3.2.2 数据驱动3.2.2.1 逐点T检验 3.2.2.2
前面两篇文章一直在写Epoch，那么Epoch到底是什么东西？ 概念简介：从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号，这些时间窗口可以称作为epochs 由于EEG是连续收集的，要分析脑电事件相关的电位时，需要将信号‘切分’成时间片段，这些时间片段被锁定到某个事件（例如刺激）中的时间片段，比如在EEGLAB分析中，EEGLAB将连续数据视为由一个较长的周期（long epoch）组成，而将数据
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2024-04-13 12:57:04
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1. 脑电信号特点 脑电活动是由大脑皮层神经元产生的自发的、节律性的电位变化，常用EEG表示。脑电信号是一种时变的非平稳信号。背景噪声强、是极其微小的电活动，信号幅度微弱，幅度为5uV左右，最大为100uV。EEG以“波”来表示，因此其包含波的三要素：频率，波幅，波形。依据频率可以推测脑的活动程度，根据频率的不同，EEG可分为a，β，快波，慢波等；关于波幅，了解左右差异及异常侧所在位置对临床具有重
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2023-11-12 20:59:55
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达MNE-python读取.edf文件EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，...
原创
2022-01-24 16:22:55
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达MNE-python读取.edf文件EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，...
原创
2021-09-07 13:47:52
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本篇文章主要是在阅读了论文之后，自己做一个总结。《Investigating Critical Frequency Bands and Channels for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Neural Networks》《研究基于脑电图的深度神经网络情感识别的关键频带和通道》Abstract为了调查研究关键频带和通道，文章介绍了“深度信念网络”
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2023-08-23 23:08:45
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文章目录举个例子1. 载入数据（Loading data）2. Visualizing the artifacts3. Filtering to remove slow drifts4. Fitting and plotting the ICA solution总结 举个例子独立成分分析（ICA）的一个应用例子是利用ICA消除伪影（artifacts）。伪影是医学影像领域中的专业术语。伪影可以定
脑电信号的时频图绘制是信号处理中的一个重要应用，特别是在神经科学和医学领域。时频图能够提供脑电信号随时间变化的频率信息，从而帮助我们更好地理解脑电活动的动态特性。接下来，我将详细介绍在 Python 中绘制脑电信号时频图的过程。
## 协议背景
脑电图（EEG）是测量脑电活动的重要手段，通过在头皮上放置电极来记录神经元的电信号。近年来，随着计算机技术的发展，使用不同的信号处理技术（如短时傅里叶
# 时频图的应用与实现：Python的分析工具
在信号处理和时间序列分析中，时频图是一个非常重要的工具。它能够帮助我们分析信号在时间和频率上的分布，提供更丰富的信息。那么，如何使用Python绘制时频图呢？在本文中，我们将介绍时频图的基本概念，并给出一个简单的实现示例。
## 什么是时频图？
时频图是将信号的时间信息与频率信息结合在一起的图形表示。常用的时频图有短时傅里叶变换（STFT）、小
