MNE学习笔记:三种数据结构(RawEpoch及Evoked)的差异

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MNE学习笔记(五):三种数据结构(Raw、Epoch及Evoked)的差异

数据结构RawEpochEvoked
类型连续型数据 (continuous data)不连续型数据 (discontinuous data)诱发信号/平均数据 (evoked/averaged data)
描述Raw对象主要用来存储连续型数据,核心数据为n_channels和times,也包含Info对象。Epochs objects are a data structure for representing and analyzing equal-duration chunks of the EEG/MEG signal.Evoked objects typically store an EEG or MEG signal that has been averaged over multiple epochs, which is a common technique for estimating stimulus-evoked activity.
部分属性(ch_names, times, n_times)(n_epochs, n_channels, n_times)(n_channels, n_times)
创建方式1. 通过读取.fif文件生成Raw对象:mne.io.read_raw_fif(fname)1. 通过Raw对象和事件点(event times):mne.find_events()+mne.Epochs()
2. 通过读取.fif文件数据生成Epoch对象:mne.read_events()+mne.Epochs()
3. 通过mne.EpochsArray从头创建Epoch对象:mne.EpochsArray()
1. 从Epochs对象中创建Evoked对象:mne.read_evokeds()
2. 从头创建Evoked对象:mne.EvokedArray()
文档https://mne.tools/stable/generated/mne.io.Raw.html#mne.io.Rawhttps://mne.tools/stable/generated/mne.Epochs.html#mne.Epochshttps://mne.tools/stable/generated/mne.Evoked.html#mne.Evoked

补充1:部分属性含义

  • ch_names : channel names

  • times : an array of the sample times in seconds

  • n_times : the total number of samples

  • n_epochs : the number of epochs

  • n_channels : the number of channels

补充2:第四种数据结构 (SourceEstimate) 文档

  • https://mne.tools/stable/generated/mne.SourceEstimate.html#mne.SourceEstimate

补充3:MNE各个类、函数等API查询网站

  • https://mne.tools/stable/python_reference.html

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