使用Python的MNE库绘制脑电波形图

MNE（M/EEG Analysis Library）库是一个用于脑电/脑磁图像分析的Python库。它提供了多种功能和方法，用于加载、预处理、可视化和分析脑电图像数据。

下面是一个使用MNE库绘制脑电波形图的简单例子：

首先，我们需要加载一个脑电数据文件。MNE库支持多种数据格式，包括EDF、FIF、BrainVision等。这里我们使用一个名为sample的MNE库提供的示例数据。

import mne

# 加载示例数据
data_path = mne.datasets.sample.data_path()
raw_fname = data_path + '/MEG/sample/sample_audvis_filt-0-40_raw.fif'
raw = mne.io.read_raw_fif(raw_fname)

接下来，我们可以对数据进行必要的预处理。这包括去除噪声、滤波、互补滤波、重采样等。这里我们只进行简单的高通滤波和降采样。

# 高通滤波(1-40 Hz)和降采样
raw.filter(1, 40)
raw.resample(100)

现在，我们可以绘制脑电波形图了。MNE库提供了多种可视化方法，包括原始波形、时频图、拓扑图等。这里我们绘制所有通道的原始波形图。

# 绘制原始波形图
raw.plot()

运行以上代码，就可以在屏幕上看到一个包含所有通道的脑电波形图。你可以使用鼠标在图像上进行缩放、标记事件等操作。

此外，MNE库还提供了丰富的数据分析方法，如事件标记、时频分析、源空间分析、统计检验等。如果需要更深入地分析脑电数据，你可以进一步学习MNE库的其他功能和方法。

综上所述，使用MNE库绘制脑电波形图的过程包括加载数据、预处理数据和绘制波形图。通过MNE库提供的丰富功能，你可以进行更深入的数据分析和可视化。希望这个例子对你有所帮助！