如何使用MNE-python拆分不同频段的EEG诱发电位？

MNE-python是一个用于处理脑电图（EEG）和磁图（MEG）数据的Python库。它提供了丰富的功能和工具，可以用于数据预处理、信号处理、可视化和统计分析等方面。

要使用MNE-python拆分不同频段的EEG诱发电位，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

import mne
from mne.time_frequency import tfr_morlet

1. 加载EEG数据：

raw = mne.io.read_raw_eeglab('eeg_data.set')

这里假设EEG数据保存在名为'eeg_data.set'的文件中。

1. 创建事件：

events = mne.find_events(raw)

根据实际情况，可以使用不同的事件标记来定义感兴趣的时间段。

1. 定义频段范围：

freq_bands = {'alpha': [8, 12], 'beta': [13, 30]}

根据需要，可以定义不同的频段范围。

1. 拆分频段：

epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, baseline=None, preload=True)

这里的event_id是一个字典，用于定义不同事件类型的标识符。tmin和tmax是感兴趣的时间段的起始和结束时间。

1. 计算诱发电位：

power = tfr_morlet(epochs, freqs=freq_bands, n_cycles=2, return_itc=False)

这里使用了Morlet小波变换来计算诱发电位。n_cycles参数表示每个频段的小波周期数。

1. 可视化结果：

power.plot_topo(baseline=(-0.5, 0), mode='logratio', title='Induced power')

这将绘制不同频段的诱发电位拓扑图。

以上是使用MNE-python拆分不同频段的EEG诱发电位的基本步骤。根据具体需求，可以进一步进行数据处理、统计分析等操作。

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