Python腦電實驗是將計算機編程技術應用于神經(jīng)科學與認知研究的一種方法。Python腦電實驗可以幫助研究人員精確地記錄腦電信號，進行腦電信號分析，并快速完成實驗數(shù)據(jù)處理。以下是Python腦電實驗的一些介紹和代碼示例。

# 導入EEG信號處理庫
import mne
# 定義實驗參數(shù)
sfreq = 1000
tmin = 0
tmax = 10
# 加載EEG數(shù)據(jù)
raw = mne.io.read_raw_eeglab('datasets/eeglab_raw.set')
# 選擇正確通道
raw.pick_channels(ch_names=['Fz', 'Cz', 'Pz'])
# 選擇正確的時間段
raw.crop(tmin=tmin, tmax=tmax)
# 篩選高斯白噪聲
raw.notch_filter(freqs=[50, 100], method='spectrum_fit', filter_length='auto')
# 去眼電偽跡
raw.filter(l_freq=1, h_freq=None)
# 轉(zhuǎn)換為DataFrame
df = raw.to_data_frame()
# 打印數(shù)據(jù)
print(df.head())

上述代碼可以幫助研究人員快速對腦電信號進行處理和分析，還可以方便地進行實驗數(shù)據(jù)可視化，并得到更加精確的實驗結果。Python腦電實驗的應用可以幫助神經(jīng)科學與認知研究人員更好地理解腦功能以及認知過程，并為未來的研究工作提供更多的支持和幫助。