728x90 반응형 SMALL Brain Engineering117 [MNE-Python] 구성 (2) Using environment variables MNE-C와의 호환성을 위해 MNE-Python은 구성을 지정하기 위해 환경 변수를 읽고 쓴다. 이것은 JSON 구성을 읽고 쓰는 것과 동일한 기능으로 수행되며 매개변수 use_env및 set_env와 같이 기본적으로 MNE-Python JSON 파일 get_config()을 확인 os.environ하기 전에 수행한다. JSON 파일만 확인하고자 (use_env=False.) 시연한다면 MNE-Python에서는 고유하지 않은 (따라서 JSON 구성 파일에 없는) 환경 변수이다. # make sure it's not in the JSON file (no error means our assertion held): assert mne.get_config('PA.. 2022. 3. 23. [MNE-Python] 구성 (1) import os import mne Getting and setting configuration variables mne.get_config() 구성 변수는 및 함수 를 사용하여 읽고 쓴다. 특정 구성 변수를 읽으려면 해당 이름을 매개변수로 전달 get_config() 한다 ( key는 첫 번째 매개변수이므로 원하는 경우 이름 없이 전달할 수 있음). print(mne.get_config('MNE_USE_CUDA')) print(type(mne.get_config('MNE_USE_CUDA'))) --- false JSON 파일에서 읽은 문자열 값은 어떤 식으로든 구문 분석되지 않으므로 Python booleanget_config() 대신 true / false 구성 값에 대해서도 문자열을 반환한다. 마.. 2022. 3. 23. [MNE-Python] 센서 위치 작업 (2) Reading sensor digitization files info 샘플 데이터에서 센서 위치는 객체의 속성 에서 이미 사용할 수 있다 (읽기 기능 설명서 및 set_montage 작동 방식에 대한 자세한 내용 참조). 따라서 와 유사한 기능을 제공하는 Raw를 사용하여 객체 에서 직접 센서 위치를 플롯할 수 있다 . 또한 유형별 채널 선택, 다양한 방식의 색상 코딩 채널 (기본적으로 나열된 채널 은 빨간색으로 표시됨) 및 기존 Matplotlib 개체에서 그리기 (채널 위치를 하위 플롯으로 쉽게 추가할 수 있도록 지원)가 있다. fig = plt.figure() ax2d = fig.add_subplot(121) ax3d = fig.add_subplot(122, projection='3d') raw.p.. 2022. 3. 23. [MNE-Python] 센서 위치 작업 (1) import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # the following import is required for matplotlib < 3.2: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa import mne sample_data_folder = mne.datasets.sample.data_path() sample_data_raw_file = os.path.join(sample_data_folder, 'MEG', 'sample', 'sample_audvis_raw.fif') raw = mne.io.read_raw_fif(sample_data_raw_file, preload=True, verbose=F.. 2022. 3. 23. [MNE-Python] 정보 데이터 구조 import os import mne sample_data_folder = mne.datasets.sample.data_path() sample_data_raw_file = os.path.join(sample_data_folder, 'MEG', 'sample', 'sample_audvis_filt-0-40_raw.fif') raw = mne.io.read_raw_fif(sample_data_raw_file) --- Opening raw data file /home/circleci/mne_data/MNE-sample-data/MEG/sample/sample_audvis_filt-0-40_raw.fif... Read a total of 4 projection items: PCA-v1 (1 x 102) idl.. 2022. 3. 23. [MNE-Python] 원시 데이터에서 이벤트 구문 분석 (2) Reading embedded events as Annotations 일부 EEG / MEG 시스템은 이벤트가 하나 이상의 STIM 채널의 펄스가 아닌 별도의 데이터 어레이에 저장되는 파일을 생성한다. 예를 들어, EEGLAB 형식은 이벤트를 set 파일의 배열 모음으로 저장한다. Annotations 이러한 파일을 읽을 때 MNE-Python은 저장된 이벤트를 객체로 자동 변환하고 객체의 annotations 속성으로 저장한다. testing_data_folder = mne.datasets.testing.data_path() eeglab_raw_file = os.path.join(testing_data_folder, 'EEGLAB', 'test_raw.set') eeglab_raw = mne.io.re.. 2022. 3. 23. [MNE-Python] 원시 데이터에서 이벤트 구문 분석 (1) 원시 데이터에서 실험적 이벤트를 읽는 방법과 MNE-Python (이벤트 배열 및 주석 객체) 내에서 이벤트의 두 가지 다른 표현 사이를 변환하는 방법을 설명한다. 필요한 Python 모듈을 로드하고 입문 자습서에서 사용한 것과 동일한 예제 데이터를 로드하는 것으로 시작하지만 메모리를 절약하기 위해 RAM에 로드하기 전에 개체를 60초로 자른다. import os import numpy as np import mne sample_data_folder = mne.datasets.sample.data_path() sample_data_raw_file = os.path.join(sample_data_folder, 'MEG', 'sample', 'sample_audvis_raw.fif') raw = mne.io.. 2022. 3. 23. [MNE-Python] 내부 데이터 수정 MNE-Python의 많은 데이터 객체 (Raw, Epochs, Evoked 등)에는 데이터를 제자리에서 (선택적 또는 의무적으로) 수정하는 메서드가 있다. 이는 계산을 수행하는 데 필요한 컴퓨터 메모리의 양을 줄이기 때문에 큰 데이터 세트로 작업할 때 유리할 수 있다. 그러나 이러한 상황이 발생하고 있다는 사실을 인지하지 못하면 예기치 않은 결과가 발생할 수 있다. 내부 처리의 몇 가지 예와 이를 방지하는 방법과 시기를 제공한다. import os import mne sample_data_folder = mne.datasets.sample.data_path() sample_data_raw_file = os.path.join(sample_data_folder, 'MEG', 'sample', 'sample.. 2022. 3. 22. [MNE-Python] MEG / EEG analysis (2) Epoching continuous data 객체와 이벤트 배열은 클래스 생성자로 생성하는 객체 Raw를 생성하는 데 필요한 최소한의 것이다. 여기에서 몇 가지 데이터 품질 제약 조건도 지정한다. 피크 대 피크 신호 진폭이 해당 채널 유형에 대한 합리적인 한계를 초과하는 모든 에포크를 거부한다. 이것은 거부 사전을 사용하여 수행된다. 데이터에 있는 모든 채널 유형에 대한 임계값을 포함하거나 생략할 수 있다. 여기에 제공된 값은 이 특정 데이터 세트에 적합하지만 다른 하드웨어 또는 기록 조건에 맞게 조정해야 할 수도 있다. reject_criteria = dict(mag=4000e-15, # 4000 fT grad=4000e-13, # 4000 fT/cm eeg=150e-6, # 150 µV eog=2.. 2022. 3. 22. [MNE-Python] MEG / EEG analysis (1) Loading data MNE-Python 데이터 구조는 Neuromag의 FIF 파일 형식을 기반으로 하지만 다양한 다른 데이터 형식에 대한 판독기 기능이 있다 . MNE-Python에는 MNE-Python이 다운로드하고 관리할 수 있는 다양한 공개 데이터 세트 에 대한 인터페이스도 있다. 시청각 실험을 수행하는 한 피험자의 EEG 및 MEG 데이터와 해당 피험자에 대한 구조적 MRI 스캔이 포함된 예제 데이터세트 (" Sample " 이라고 함) 중 하나를 로드한다 . 함수는 mne.datasets.sample.data_path 데이터 세트가 예상 위치 중 하나에 없으면 자동으로 다운로드한 다음 데이터 세트의 디렉터리 경로를 반환한다 ( data_path다운로드하기 전에 확인하는 위치 목록은 설명서 .. 2022. 3. 18. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 12 다음 728x90 반응형 LIST
