问题标签 [mne-python]

我正在尝试使用 mne 库绘制地形图，但我不知道为什么该图不包含轮廓/异常值以及鼻子和耳朵。任何人都可以帮助我解决这个问题吗？我的代码在这里：

它是结果图像 结果图像 和预期结果 预期结果

我正在使用天普大学神器语料库数据集第 2 版来训练我的深度学习模型，以使用 python 库“mne”进行工件拒绝。我使用 mne.io.read_raw_edf() 读取了 edf 文件，并尝试使用 mne plot() 函数绘制它，但我得到的只是一条平行于 y 轴的线。谁能帮我解决这个情节？

我想修改我的 raw.first_samp ，它是一个看起来像它的整数。

我想把它设置为 0。但是当我尝试时，这是我得到的错误。我已经尝试了所有方法，但是由于它们是基于第一个采样的，因此无法以正确的方式设置事件。

这是我得到的错误。

拜托，我很想有关于这个问题的任何帮助或建议。

我尝试使用该mne.io.RawArray()函数将“BCICIV_calib_ds1d.mat”文件转换为 .mne 原始文件。

scipy.io.loadmat()首先，我使用以下函数读取 .mat 文件：

得到一本字典。np.array然后，通过使用将字典转换为

然后，我使用mne.info()带有通道名称和采样频率的函数声明了“信息”。然后打电话

但我得到了这个错误：

所以我正在使用一个数据集，我需要在每一列中获取采样频率这是我正在使用的函数

当我调用 x 这是我在命令窗口中得到的：

我的原始数据是一个 1500x8 矩阵，我需要获取每列的采样频率，然后取 8 列并重新创建一个重新采样的矩阵。当我在 Spyder 中检查变量资源管理器时，'x' 显示为 NoneType。不知道我的大脑是否因为看这个太久而融化了，但我不知道如何解决它。另外我转置了我的数据，因为它是一个 1500x8 矩阵，我不知道如何迭代列，所以这就是我处理数据的方式，如果有人对此有建议，那么我会接受，但我计划再次转置。

提前致谢！

我正在使用 python mne 分析 MEG 数据。为了自动检测坏纪元，我想使用基于 scikit-learn ( http://autoreject.github.io/ ) 的 autoreject 包。

我已经创建了我的时代，并根据自动拒绝页面上给出的示例调整了代码，所以它看起来像这样：

但是，如果我运行最后一行以将自动拒绝应用于我的时代，我会收到以下错误消息：

完整的追溯在这里：

我是 MNE python 的新手，想将提供给我的 edf 格式的原始文件转换为 .fif 格式。但是，我遇到了这个问题。我想知道是否有人可以帮助我解决这个问题。我分享下面的代码：

这是我得到的错误：

有人可以帮我解决这个错误。那会有很大帮助。

我是 MNE 和 python 编程的新手，当我试图打开以 edf 格式提供给我的原始文件时，我遇到了给定的问题。谁能帮我解决给定的问题。任何帮助将不胜感激。

我在下面分享错误：

我正在尝试合成 EEG-fMRI。数据集包含 EEG 预处理数据文件夹，具有三种文件格式（vhdr、vmrk、.dat）

我收到以下错误：

454 raise IOError("必须给头文件才能读取数据，" 455"不是扩展名为'%s'的文件。" % ext) 456

OSError：必须给出头文件才能读取数据，而不是扩展名为“.dat”的文件。

虽然错误位置位于以下代码行：

我的数据集包含所有三种文件格式，请参见此处的图片。

有没有人可以帮我解决这个问题？

我正在考虑将来自头脑风暴软件的 HD-EEG 和 MEG 组合的处理后的原始数据导出到 MNE 以进行进一步分析。有谁知道我应该以什么格式从头脑风暴中导出数据，以及允许我在 MNE 上查看数据而不会出现任何错误的功能？

PS：我尝试在 edf 中这样做，但我认为 edf 不接受 MEG 传感器输入。这样做时我得到了一个字符串来浮动转换错误。那么有人可以建议我如何将头脑风暴处理后的数据导入 MNE 吗？