无论您是该领域的新手还是希望提高自己的技能，本课程都是您了解脑电图数据分析基础知识的门户。

脑电图历史之旅：加入我们，对脑电图数据的起源进行引人入胜的探索，从介绍到当今使用的尖端技术。

记录脑电图数据：了解记录高质量脑电图数据的基本知识以及什么是好的脑电图数据。学习伪影的基础知识，识别不同类型的噪声，并通过各种滤波技术见证降噪。

频域和时域分析：揭开频域和时域分析的复杂性。了解不同的大脑频率，进行频率分析，探索时域分析和事件相关电位 （ERP），并冒险进行时频分析。

用于脑电图分析的 Python：熟悉 Python 基础知识、ANACONDA 安装、编码基础知识和数据绘制。安装 MNE （MNE-Python） 并开始您的脑电图分析之旅。

MNE-Python 预处理：探索用于预处理 EEG 数据的 MNE-Python。导入数据，获取概览，实施滤波，抑制不良通道，并执行独立分量分析（ICA）以消除噪声。

使用 Python 和 MNE 进行频率分析：利用 MNE 的 PSD 函数进行频率分析。创建视觉上令人惊叹的频带图和地形图，探索隐藏在脑电图数据中的奥秘。

探索重要的 ERP：查看基本的事件相关潜力 （ERP），例如 P300 和 N170 组件，以及与语言相关的组件。了解它们在脑电图分析中的意义和应用。

Python 和 MNE 中的 ERP 和时频分析：掌握使用 Python 可视化 ERP 的艺术。利用跨国企业来解释ERP，并深入研究绘制和解释时频分析。

 为什么选择这门课程：

本课程专为初学者设计，提供从基础知识到高级脑电图分析技术的无缝过渡。通过动手 Python 编码练习和使用 MNE-Python 的实际示例，您将获得实用技能，这些技能对于任何寻求精通 EEG 数据分析的人来说都是必不可少的。

加入我们的教育之旅，让我们一起揭开脑电图的奥秘！立即注册，开始您的脑电图分析冒险。