🎬 鸽芷咕：个人主页  🔥 个人专栏: 《C++干货基地》《粉丝福利》 ⛺️生活的理想，就是为了理想的生活! 文章目录 引言：一、问题描述1.1 报错示例：当我们尝试导入MNE-Python库时，可能会看到以下错误信息。1.2 报错分析1.3 解决思路 二、解决方法2.1 方法一：使用pip安装MNE-Python2.2 步骤二：使用con

有时在创建BEM模型时，由于可能出现的一系列问题(例如，表面之间的交叉)，表面需要手动校正。在这里，我们将看到如何通过将表面导出到3D建模程序blender，编辑它们，并重新导入它们来实现这一点。我们还将给出一个简单的例子，说明如何使用pymeshfix来修复拓扑问题。 本教程的大部分内容都是基于Ezequiel Mikulan的ezemikulan/blender_freesurfer。 im

MNE学习笔记（七）：Evoked data的可视化 参考文章：https://mne.tools/stable/auto_tutorials/evoked/20_visualize_evoked.html 准备工作 这里就不再解释了，具体可以查看MNE学习笔记（四）：Evoked数据结构。 代码： import osimport numpy as npimport mnef

文章目录 0 说明1 安装2 环境配置（其实不用配）3 测试and新建工程4 出现的错误 0 说明 本文的安装思路和官网上的一样，只是将步骤进行了具体化说明，并且不同于官网上的是：测试、创建新工程 官网安装链接：https://mne.tools/stable/install/mne_python.html#installing-mne-python-and-its-depend

目录 前言一. Freesurfer安装及配置1.1 Freesurfer下载安装1.2 Freesurfer功能测试 二. 计算和可视化BEM表面2.1 创建BEM的surfer 三. 可视化配准四. 计算源空间4.1 源空间定义4.2 设置源空间 五. 计算正向解 前言 mne是一款用于处理神经信号的Python 科学计算包，其中所有的示例数据集都是来自同一个机构中来自 60

使用mne库读取.set文件报错 0 引言1. 报错原因2. 推荐解决方案3. 总结 0 引言 在使用mne库读取.set文件，然后对文件进行处理。在运行过程中出现报错：TypeError: 'int' object is not iterable 其中，代码库包的版本这里主要介绍mne的版本：mne 1.4.2 1. 报错原因 与其它数据集不同，该数据在使用mne库运行时

一、MNE包简介 MNE-Python是一个强大的Python库，专门用于脑电图（EEG）和磁共振成像（MRI）数据的分析和可视化。它提供了广泛的工具，使研究人员能够高效地处理神经科学数据。 MNE-Python支持许多数据格式，包括标准的EEG和MEG文件格式，以及不同类型的MRI数据。它可以用于数据预处理，如滤波、去噪和源定位，以及数据可视化，如时频分析、头表映射和脑连接性分析。 该库还