MNE学习笔记（五）：三种数据结构（Raw、Epoch及Evoked）的差异

MNE学习笔记（五）：三种数据结构（Raw、Epoch及Evoked）的差异

数据结构	Raw	Epoch	Evoked
类型	连续型数据 (continuous data)	不连续型数据 (discontinuous data)	诱发信号/平均数据 (evoked/averaged data)
描述	Raw对象主要用来存储连续型数据，核心数据为n_channels和times,也包含Info对象。	Epochs objects are a data structure for representing and analyzing equal-duration chunks of the EEG/MEG signal.	Evoked objects typically store an EEG or MEG signal that has been averaged over multiple epochs, which is a common technique for estimating stimulus-evoked activity.
部分属性	(ch_names, times, n_times)	(n_epochs, n_channels, n_times)	(n_channels, n_times)
创建方式	1. 通过读取.fif文件生成Raw对象：mne.io.read_raw_fif(fname)	1. 通过Raw对象和事件点(event times)：mne.find_events()+mne.Epochs() 2. 通过读取.fif文件数据生成Epoch对象：mne.read_events()+mne.Epochs() 3. 通过mne.EpochsArray从头创建Epoch对象：mne.EpochsArray()	1. 从Epochs对象中创建Evoked对象：mne.read_evokeds() 2. 从头创建Evoked对象：mne.EvokedArray()
可视化		https://mne.tools/stable/auto_tutorials/epochs/20_visualize_epochs.html	https://mne.tools/stable/auto_tutorials/evoked/20_visualize_evoked.html
文档	https://mne.tools/stable/generated/mne.io.Raw.html#mne.io.Raw	https://mne.tools/stable/generated/mne.Epochs.html#mne.Epochs	https://mne.tools/stable/generated/mne.Evoked.html#mne.Evoked

补充1：部分属性含义

• ch_names : channel names

• times : an array of the sample times in seconds

• n_times : the total number of samples

• n_epochs : the number of epochs

• n_channels : the number of channels

补充2：第四种数据结构 (SourceEstimate) 文档

• https://mne.tools/stable/generated/mne.SourceEstimate.html#mne.SourceEstimate

补充3：MNE各个类、函数等API查询网站

• https://mne.tools/stable/python_reference.html