脑机接口基础学习19---救救我吧,Evoked数据可视化
在這一節的學習中,我遇到了非常大的問題
Evoked potential(EP)誘發電位或誘發反應是指出現在諸如閃光或純音之類的刺激后,從人類或其他動物的神經系統,特別是大腦的特定部分記錄的特定模式的電位。不同形式和類型的刺激會產生不同類型的電位。
誘發電位振幅往往較低,從小于1微伏到數微伏不等,而腦電圖為數微伏,肌電圖為毫伏,心電圖通常接近20毫伏。為了在EEG、ECG、EMG等生物信號和環境噪聲的背景下解決這些低幅度電位,通常需要對信號進行平均。信號被時間鎖定在刺激上,大部分噪聲是隨機產生的,這樣就可以通過對重復響應來平均掉噪聲。
誘發電位(Evoked)結構主要用于存儲實驗期間的平均數據,在MNE中,創建Evoked對象通常使用mne.Epochs.average()來平均epochs數據來實現。
在這篇文章中,著重于mne.Evoked的繪圖功能
從上面打印信息可以看到,Evoked的內容包含了4個類別的evoked數據,分別是:Left Auditory、Right Auditory、Left visual、Right visual
注意:誘發事件是一系列誘發事件的實例
通過將參數條件傳遞給mne.read_evokeds(),您只能讀取其中一個類別。為了使本教程更簡單,我們將每個實例讀取到一個變量
下面我們繪制事件相關的電位/場(ERP/ERF)。默認情況下不繪制不良通道,在這里,我們明確設置了exclude參數,以紅色顯示不良頻道。MNE-Python的所有繪圖功能都會返回
圖形實例的句柄。有了句柄后,我們可以自定義繪制效果
下面我們將它變得更漂亮一些,僅使用MNE通道。許多mne函數都包含一個pick參數來包含頻道的選擇。pick_types()、mne.pick_channels()/mne.pick_channels_regexp()或可以解釋為通道名稱或通道類型的字符串列表,可以輕松構造這些通道索引。使用spatial_colors=True,對各個通道進行顏色編碼,以顯示傳感器的位置----具體地說,將傳感器的x、y和z位置轉換為R、G和B值
注意左邊的圖例,這些顏色表明可能有兩個不同的信號來源。從第一個數字來看,這并不明顯。嘗試用鼠標左鍵繪制斜線。它應該打開一個新的窗口,其中topomaps(頭皮區域)是繪制區域的平均值。還有一個單獨繪制topomaps的功能
到了這里我就不行了,一直錯!!!
嘗試修改環境變量名中文為英文,但是還是解決不了這個問題,有大佬知道怎樣做的話可以指點一下我嗎,我被這個問題煩了好久了
上面幾段代碼都是在報這個錯誤,不知道為什么就是用不了plot_topomap()
求大佬拯救!!!
總結
以上是生活随笔為你收集整理的脑机接口基础学习19---救救我吧,Evoked数据可视化的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 给echarts折线图赋值
- 下一篇: tof相机开发笔记