本文主要是介绍EEG 脑电信号处理合集（2）： 信号预处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
脑电信号在采集完以后，需要进行一系列的预处理操作，然后才能用于后续的科学研究和计算。预处理是脑电信号分析最基本且重要的一步。基于python环境MNE库。
1 使用带通滤波器，信号滤波，去噪，去工频干扰
data_path = sample.data_path()
meg_path = data_path / "MEG" / "sample"
raw_fname = meg_path / "sample_audvis_filt-0-40_raw.fif"raw = mne.io.read_raw_fif(raw_fname).crop(0, 60).pick("meg").load_data()reject = dict(mag=5e-12, grad=4000e-13)
raw.filter(1, 30, fir_design="firwin")加载完raw数据以后，直接使用raw.filter() 进行带通滤波。
2 进行独立成分分析，去除一些artifacts
由于独立成分分析对低飘移很敏感，所以一般在进行独立成分分析之前，需要对数据进行高通滤波，一般高通滤波的截止频率为1H在。
这里可以使用mne.preporcess.ICA() 函数 实现对raw信号的独立成分分析。
def run_ica(method, fit_params=None):ica = ICA(n_components=20,method=method,fit_params=fit_params,max_iter="auto",random_state=0,)t0 = time()ica.fit(raw, reject=reject)fit_time = time() - t0title = "ICA decomposition using %s (took %.1fs)" % (method, fit_time)ica.plot_components(title=title)
这篇关于EEG 脑电信号处理合集（2）： 信号预处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
