2025-07-09 用Python和MNE库解锁脑电数据的奥秘:从入门到实战 用Python和MNE库解锁脑电数据的奥秘:从入门到实战 一、为什么选择Python处理脑电数据?在神经科学和脑机接口研究中,脑电(EEG)数据因其毫秒级的时间分辨率备受青睐。但原始EEG信号往往包含大量噪声,就像试图在喧闹的菜市场听清悄悄话。Python的MNE(Magnetoencephalography and Electroencephalography)库为此而生,它提供了一套完整的处理链:python import mne print(mne.__version__) # 建议使用1.0以上版本与MATLAB等传统工具相比,MNE具有三大优势: 1. 开源生态:可无缝对接NumPy、SciPy等科学计算库 2. 可视化交互:支持动态调整参数的Jupyter环境 3. 跨平台性:从实验室服务器到便携设备均可部署二、EEG数据处理全流程实战2.1 数据读取与初探不同采集系统的数据格式各异,MNE提供了统一的接口:python读取EDF格式样例数据raw = mne.io.readrawedf("sample.edf", preload=True) print(raw.info) # 查看采样率、通道数等元数据绘制原始信号ra... 2025年07月09日 30 阅读 0 评论