利用MNE库实现EEG数据的时频图可视化

MNE是一种用于EEG（脑电图）数据分析和可视化的Python库。它提供了丰富的功能和工具，帮助研究人员更好地理解和处理EEG数据。在本文中，我们将介绍如何使用MNE库来实现EEG数据的时频图可视化，并提供一个简单的使用例子。

首先，我们需要导入MNE库以及其他必要的Python库：

import mne
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要加载EEG数据。MNE库提供了多种加载EEG数据的方法，包括从常见的文件格式（如EDF，FIF，CSV等）中加载数据。

在这个例子中，我们将使用MNE库自带的示例数据集。我们可以使用mne.datasets.eegbci.load_data函数加载EEG数据集，该函数会返回一个包含文件路径的列表和事件相关的数组。我们可以选择其中一个数据文件和相应的事件标签。

# 加载EEG数据集
path = mne.datasets.eegbci.load_data(subject=1, runs=1)[0]
raw = mne.io.read_raw_edf(path, preload=True)

# 选择一个通道
channel_name = 'C3'
channel_index = raw.ch_names.index(channel_name)

# 选择一个事件
event_id = 2

接下来，我们可以使用MNE库提供的时频图函数来计算和绘制EEG数据的时频图。时频图（或称为频谱图）显示了信号在时间和频率上的变化。常用的时频图算法包括短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）。

在这个例子中，我们将使用STFT算法来计算时频图。我们可以使用mne.time_frequency.tfr_array_morlet函数计算STFT，并使用plot方法绘制结果。

# 设置时频图参数
tmin, tmax = -1, 4
fmin, fmax = 0, 70

# 计算时频图
tfr = mne.time_frequency.tfr_array_morlet(raw.get_data()[channel_index],
                                          sfreq=raw.info['sfreq'],
                                          freqs=range(fmin, fmax),
                                          n_cycles=range(fmin, fmax))

# 绘制时频图
fig, ax = plt.subplots()
tfr.mean().plot(fig=fig, ax=ax, tmin=tmin, tmax=tmax, fmin=fmin, fmax=fmax,
                show=False, colorbar=True)
plt.show()

在这个例子中，我们选择了通道C3和事件2来计算和绘制时频图。我们设置了时间范围从-1到4秒，频率范围从0到70Hz。我们使用Morlet小波作为STFT算法的基础，并设置了不同频率的周期数。

最后，我们将结果绘制到一个图形对象上，并使用show方法显示图像。

这是一个简单的使用MNE库实现EEG数据的时频图可视化的例子。通过使用MNE库，我们可以很容易地加载、处理和可视化EEG数据，以更好地理解脑电图信号的时频特征。将不同的时频图算法和参数应用于EEG数据，可以帮助我们发现不同频率上的潜在活动模式和事件相关的变化。