python EEG 数据预处理

### Python中的EEG数据预处理方法与库 对于EEG数据的预处理，Python提供了多种强大的工具和库来完成这一任务。以下是几个常用的库及其功能： #### MNE-Python MNE是一个广泛使用的开源软件包，专门用于脑电图(EEG)和磁脑图(MEG)数据分析[^1]。它支持从原始数据加载到信号滤波、伪迹去除以及事件相关分析等一系列操作。例如，在进行EEG数据预处理时，可以利用`mne.io.read_raw_fif()`函数读取FIF格式的数据文件，并通过调用`.filter(l_freq, h_freq)`实现带通滤波。 ```python import mne raw_data = mne.io.read_raw_fif('sample.fif', preload=True) filtered_data = raw_data.filter(l_freq=1.0, h_freq=40.0) ``` #### EEGLAB via PyEEG 虽然EEGLAB原生是基于MATLAB开发的一个环境，但是也有相应的接口允许其被Python程序所调用——即PyEEG项目[^2]。这种方法使得研究人员能够在不离开熟悉的编程生态的情况下访问EEGLAB的强大特性集。 #### 数据分割与标记 在实际应用过程中，通常会把采集来的连续时间序列划分为多个短片段以便后续分类或者回归模型训练之需；同时还需要给每一段打上对应的标签表示当时发生的实验条件变化情况等等。这一步骤可以通过简单的切片逻辑配合Pandas DataFrame结构轻松达成目标。 ```python import pandas as pd df_segments = [] for start_idx in range(0, len(eeg_signal), segment_length): end_idx = min(start_idx + segment_length, len(eeg_signal)) df_segment = eeg_signal.iloc[start_idx:end_idx].copy() df_segment['label'] = label_value # Add your specific labeling here. df_segments.append(df_segment) combined_df = pd.concat(df_segments).reset_index(drop=True) ``` #### 去噪技术 为了提高信噪比(SNR)，往往需要采用独立成分分析(ICA)或者其他高级算法来进行噪声抑制工作。下面展示如何借助scipy.stats模块计算kurtosis值从而挑选出那些可能代表眼动之类的非大脑活动源并予以排除掉的例子代码片段: ```python from scipy import stats ica = ICA(n_components=None, random_state=97) ica.fit(filtered_data._data.T) kurtosises = abs(stats.kurtosis(ica.mixing_ , axis=-1)) artifacts_indices = np.where(kurtosises > threshold)[0] reconstructed_cleaned_eeg = filtered_data.get_data().T - \ (np.dot(ica.unmixing_, ica.components_)[:, artifacts_indices]).sum(axis=1) ``` 以上就是一些有关于使用Python执行EEG数据前期准备工作的常见做法介绍。当然还有更多细节等待探索学习！