MNE库应用：EEG脑电图时频图在Python中的可视化

MNE是Python中用于处理和分析脑电图（EEG）数据的强大库。它提供了许多功能，包括数据导入、预处理、特征提取和可视化。在本文中，我们将介绍如何使用MNE库来可视化EEG数据的时频图。

首先，我们需要安装和导入MNE库。你可以使用以下命令在Python中安装MNE库：

pip install mne

接下来，我们导入必要的库：

import mne
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

我们将使用MNE提供的示例数据进行演示。示例数据包含一个包含脑电图信号的数组，以及与之相关的一些附加信息。以下是加载示例数据的代码：

data_path = mne.datasets.sample.data_path()
raw_file = data_path + '/MEG/sample/sample_audvis_raw.fif'
raw = mne.io.read_raw_fif(raw_file, preload=True)

# 选择一个通道（脑电图信号）
ch_name = 'EEG 25'
raw.pick_channels([ch_name])

加载数据后，我们可以使用MNE库中的函数来可视化时频图。MNE提供了mne.time_frequency.tfr_morlet()函数来计算时频图，该函数基于小波变换方法。以下是生成并可视化时频图的代码：

# 设置时频分析参数
frequencies = np.logspace(1, 50, num=10, base=2)
n_cycles = 2

# 计算时频图
power, itc = mne.time_frequency.tfr_morlet(raw, freqs=frequencies, n_cycles=n_cycles, return_itc=True)

# 可视化时频图
power.plot([0], baseline=(None, 0), mode='logratio', title='Time-Frequency Map', show=True)

上述代码中，我们首先设置了时频分析的参数，包括要分析的频率范围和小波的周期数。然后，我们使用mne.time_frequency.tfr_morlet()函数计算时频图。最后，我们使用plot()函数将生成的时频图可视化出来。

在可视化时频图时，你还可以进行一些其他设置，例如设置基线（用于相对功率的计算）、设置绘图模式（如对数比例）等。

以上是使用MNE库在Python中可视化EEG脑电图时频图的一个例子。MNE库提供了许多其他功能，可以帮助你对脑电图数据进行更深入的分析和研究。你可以在MNE官方文档中找到更多关于MNE库的信息和例子。