mne读取ndarray文件

npz数据如何在mne中使用，npz里面有2个eeg，2个eog，raw如何设置

在 MNE 中使用 NPZ 数据需要进行如下步骤：

  1. 首先使用 Numpy 的 load() 函数读取 NPZ 文件，并将其中的数据存储到变量中：

import numpy as np
data = np.load('data.npz')
eeg1 = data['eeg1']
eeg2 = data['eeg2']
eog1 = data['eog1']
eog2 = data['eog2']
  1. 创建 RawArray 对象以存储 MNE 数据非常方便，可以使用传感器名称、采样率和数据存储中的通道，以及数据本身。这可以通过以下代码行完成：
from mne import create_info
from mne.io import RawArray

channel_names = ['Cz', 'Pz', 'Fz', 'EOG1', 'EOG2']
sampling_rate = 1000
info = create_info(channel_names, sampling_rate, ch_types=['eeg'] * 3 + ['eog'] * 2)
data = np.concatenate((eeg1, eeg2, eog1, eog2), axis=0)
raw = RawArray(data, info)

其中，channel_names 是一个字符串列表，包含了所有通道的名称；sampling_rate 是数据的采样率；ch_types 是一个字符串列表，设置了每个通道的数据类型，这里使用 'eeg' 和 'eog' 分别表示脑电图和眼电图。

  1. 接下来，可以使用相应的 MNE 函数对 raw 数据进行处理和分析。

例如：


from mne.preprocessing import ICA

ica = ICA(n_components=10, random_state=0)
ica.fit(raw)
ica.plot_components()

使用 ICA 对象来对 raw 数据进行独立成分分析，并展示其前 10 个独立成分。

希望有所帮助！要点采纳呀~~