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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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），
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2023-09-01 14:21:29
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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
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2024-06-07 13:42:53
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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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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
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2024-03-14 21:29:47
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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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# 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
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2019-04-15 21:23:55
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# 使用Python和Matplotlib展示脑电图
脑电图（Electroencephalogram，EEG）是一种记录大脑电活动的技术，常用于研究大脑功能、脑波监测及神经疾病的诊断。借助Python中的Matplotlib库，我们可以轻松地将脑电图数据可视化，为科研和临床应用提供有效的帮助。在本文中，我们将通过代码示例来展示如何用Matplotlib绘制和展示脑电图。
## 准备工作
首
在神经科学领域，脑电图（Electroencephalogram，EEG）是一种常用的脑电生理信号记录技术，用来研究大脑的电活动。通过脑电图可以观察到大脑在特定条件下的电信号变化，帮助科学家研究大脑的认知功能、神经通路以及脑电活动与疾病之间的关系。
利用Python编程语言中的matplotlib库，我们可以实现绘制脑电图的功能，这不仅可以帮助研究人员对脑电信号进行可视化分析，还可以为医学领域的
原创
2024-04-30 04:56:14
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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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# 实时绘制脑电图 Python
脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）是一种通过电极在头皮上记录脑电活动的技术。脑电图信号可以提供大量关于大脑活动的信息，被广泛应用于神经科学研究、临床诊断以及脑机接口等领域。本文将介绍如何使用Python实时绘制脑电图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些Pytho
原创
2024-02-04 11:01:18
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# 使用Python绘制脑电图的基础知识
脑电图（EEG）是一种用来记录大脑电活动的技术，能够揭示大脑状态、识别神经紊乱和监测梦境等。随着科技的进步，Python成为数据分析和可视化的热门工具，能够帮助我们绘制出清晰的脑电图。本文将介绍如何使用Python绘制脑电图，并结合饼状图和状态图来辅助理解。
## 什么是脑电图？
脑电图通过在头皮上放置电极，记录脑电波（研究通过电极感应的电位变化），
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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前言高中学数学时，总听老师读α、β、θ、δ。 当时对度娘的依赖还尚且未出世。只是很奇怪它的读音是怎么来的。却一直不得解。直到今天，读到一本心理学，看到了久违的α、β、θ、δ。 只不过今天普及的是α波的知识，此α非彼α。α波（读作阿尔法波）——清醒，安静，闭眼时 β波（贝塔波）——清醒睁眼，大脑活动紧张时 θ波（西塔波）——疲惫恍惚，入睡波 δ波（德尔塔波）——熟睡波由来——十九世纪末，德国生理学家
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2023-11-17 14:32:08
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# 使用Python绘制EDF脑电图
脑电图（EEG）是通过在头皮上放置电极，记录大脑的电活动。EDF（European Data Format）作为一种常用的脑电数据存储格式，广泛应用于神经科学研究中。本文将介绍如何用Python绘制EDF格式的脑电图，帮助您更好地理解脑电图的可视化过程。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保安装必要的Python库。通常，我们需要以下几个库：
原创
2024-08-31 09:14:55
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# 用Python绘制脑电图的指南
脑电图（EEG）是一种常用于记录电活动的工具。随着Python逐渐成为数据科学和图形可视化的重要语言，利用Python绘制脑电图是非常可行的。本文将带你从零开始学会如何实现这一目标，流程清晰明了，便于新手理解。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们先列出实现脑电图的基本流程：
| 步骤 | 描述
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
目录10-20系统简介10-20系统中数字与字母案例说明：10-20系统简介10-20系统电极放置法是国际脑电图学会规定的标准电极放置法。额极中点至鼻根的距离和枕点至枕外粗隆的距离各占此连线全长的10％，其余各点均以此连线全长的20％相隔，如下图所示。因此命名为10-20系统。注[奇数表示大脑左侧，偶数表示大脑右侧。左右侧各取8个电极，加上前后位上的额中点（Fz）、中央点（Cz）、顶点（Pz）以及
前言 脑电图作为目前研究最为广泛的认知大脑的方式之一，其无创性、便携性、廉价等优点都表明该方式具有巨大的发展空间。但是由于颅骨和头皮对于电信号的传输影响，从头皮采集的电信号往往混杂着非常多的噪声，并且有效信息又非常少，所以对于去处噪声的算法的要求非常高。本文将对EEG降噪的算法做作一些介绍。EEG信号采集及噪声来源分析EEG信号是极其微弱的电压信号（0.5～100V），EEG信号采集指将采集电极按
