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MNE-Python | 开源生理信号分析神器（一）
介绍MNE-Python系列文章，持续更新中… 0. 什么是MNE ？ 开门见山地说，MNE是我用过的最强生理信号分析神器（可能是我见识浅薄，大佬勿喷），处理范围涵盖EEG、MEG等各种类型。 MNE本质上就是一个开源的Python第三方库/模块，我认为 MNE官网 首页的介绍就是对MNE最准确的概述，如图： 1. 文章[MNE example]Working with Epoch metadata
[MNE example]Working with Epoch metadata《文章链接》 import os import numpy as np import pandas as pd import mne # 与anaconda jupyter notebook不同，必须import matplotlib.pyplot package import matplotlib.pyplot as plt # 若本地没有该数据集，会自动从‘https://基于MNE-Python的脑电数据分析
关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分 关键词：脑电、数据分析、Python、MNE、神经科学 MNE（https://mne.tools/stable/index.html）是一款开源的主要用于EEG/MEG分析、处理和可视化的python工具包。遵循BSD BSD-license协议，由Harvard大学牵头，社区共同开发。主要的功能包括：EEG/MEG信MAC在指定的pip下安装相应的包--mne包
今天在安装一个mne包时候，必须要在mac终端进行安装，在其他地方安装不行。每一个配置好的Python 都有一个自己的pip，可是系统默认的是自带的python2.7，这个时候需要找到自己使用的python路径，之后输入对应的路径，在后面加入pip3 install -U mne即可。 在对应项目下找到terminal，输入Python-EEG工具库MNE中文教程(13)-"bad"通道介绍
目录 标记坏频道/标记不良通道(marking bad channels) 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 本教程主要介绍手动标记坏通道以及基于其他传感器的好信号重建"bad"通道。 导入工具库 import os from copy import depython读取.locs文件
目录 简介 知识点： 案例 本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 简介 本案例主要介绍如何读取eeglab示例文件.locs文件。为了演示电极位置，所以需要读取.set文件。.set文件的读取详情请看python