使用MNE库在Python中绘制脑电图频谱的热力图

MNE是一个用于处理脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）和其他神经成像数据的Python库。它提供了强大的功能，包括预处理、时间频率分析、源定位和可视化等。在本文中，我们将使用MNE库来绘制脑电图频谱的热力图，并给出一个具体的示例。

首先，确保你已经安装了MNE库。你可以使用以下命令来安装：

pip install mne

然后，我们需要准备一些示例数据来绘制热力图。MNE库提供了一些示例数据集，其中包括了脑电图和事件信息。我们将使用其中一个数据集来进行示例。

import mne

# 加载示例数据集
raw = mne.io.read_raw_fif('sample_raw.fif', preload=True)

# 使用寻找心电图中QRS波峰的功能，根据事件信息提取心电图。
events = mne.find_events(raw)
raw.pick_channels(['EEG 005'])  # 选择一个通道
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=1, tmin=-0.5, tmax=0.5, baseline=(None, 0), preload=True)

# 计算频谱
psds, freqs = mne.time_frequency.psd_welch(epochs, fmin=0.5, fmax=40, n_fft=1024)

# 绘制热力图
mne.viz.plot_topomap(psds.mean(axis=-1), freqs, show=True)

在上面的示例中，我们首先加载了一个脑电图数据集，然后使用MNE的事件检测功能从数据中提取了心电图。然后，我们使用psd_welch函数计算了频率谱，该函数基于威尔彻尔方法实现。最后，我们使用plot_topomap函数绘制了脑电图频谱的热力图。

plot_topomap函数需要传入两个参数：频率谱数据和频率向量。频谱数据是一个二维数组，每一行对应一个频率点，每一列对应一个通道。在我们的例子中，我们使用了所有的通道，因此平均频谱数据是一个1D的数组。频率向量则是频谱数据对应的频率坐标。

以上是使用MNE库在Python中绘制脑电图频谱的热力图的一个例子。希望对你有所帮助！