下面是一个使用 Python 实现 CSP 算法的基本例子。这个例子使用了 mne 库,一个用于神
经电生理数据的分析库,以及 sklearn 库中的分类器。请注意,这个例子假定你已经有了预
处理过的 EEG 数据,并且数据被正确地标记为两类。
首先,确保你已经安装了必要的库:
bash
pip install mne sklearn numpy
然后,你可以使用以下代码作为 CSP 算法的起点:
python
import numpy as np
from mne import create_info, EpochsArray, pick_types
from mne.decoding import CSP
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
# 假设你已经有了一个 EEG 数据集,包含数据(X)和标签(y)
# X 的形状应该是(n_epochs, n_channels, n_times)
# y 的形状应该是(n_epochs,)
# 创建模拟数据
n_epochs = 100 # 假设有 100 个 epoch
n_channels = 64 # 假设有 64 个通道
n_times = 100 # 每个 epoch 有 100 个时间点
sfreq = 100 # 采样频率 100Hz
ch_names = ['EEG %02d' % i for i in range(n_channels)] # 通道名
ch_types = ['eeg'] * n_channels # 通道类型
# 创建模拟数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(n_epochs, n_channels, n_times)
y = np.random.randint(2, size=n_epochs) # 随机生成 0 和 1 作为两类标签
# 创建 MNE Epochs 对象
info = create_info(ch_names=ch_names, ch_types=ch_types, sfreq=sfreq)
epochs = EpochsArray(X, info, tmin=0)
# 挑选 EEG 通道
epochs = epochs.pick_types(eeg=True)
# 初始化 CSP 解码器
csp = CSP(n_components=4, reg=None, log=True)