MNE-Python； tfr_morlet 时频分析；可能不当使用论据；如何使 tfr_morlet 图正常工作？

如何解决MNE-Python； tfr_morlet 时频分析；可能不当使用论据；如何使 tfr_morlet 图正常工作？

对于主题的模糊性，我深表歉意。这反映了我对 tfr_morlet 图输出的行为缺乏了解。

指定。我正在处理 64 通道 EEG 数据。我有一个刺激事件，这是我这个时代的起点。我将我的 epoch 分成 4 个较小的 epoch，每个 1 秒，其中“Epoch1”具有刺激事件以及包含在其 1 秒持续时间内的非刺激 EEG 数据。

我的工作流程如下：

加载 .vhdr 文件
应用过滤器
应用脑电帽蒙太奇
创建事件在刺激标记处开始的纪元 (Epoch0)
制作另一个从 Epoch0 裁剪 (tmin=0,tmax=1,include_tmax=True) 的 epoch (Epoch1)。这给出了我有兴趣用于 tfr_morlet 函数的纪元。
Epoch1 上的 ICA
Epoch1 上的 tfr_morlet（ICA 后）

我一直在阅读 tfr_morlet 函数并修改参数以查看它如何影响结果图。我的工作流程的每个其他步骤似乎都在正常工作，最重要的是，通过 ICA 成功移除了刺激事件。

以下是我调用 tfr_morlet 函数时的代码片段：（您会注意到我对代码片段中的基线参数所做的一些修补工作）

#TF-POWER ANALYSIS

#settings for tf graph
mode = 'percent'
title = file[:-5] + " TF-Power Analysis"
name_save = file[:-5]
freqs = np.linspace(start=1,stop=100,num=100)
cycles = 4
n_cycles = freqs / cycles
vmin_max=0.075
decim = 1
base_1,base_2 = None,None
base_1,base_2 = epoch_1_ica.tmax-0.01,epoch_1_ica.tmax
base_1,base_2 = 0,None

#plot tf graph
power = tfr_morlet(inst=epoch_1_ica,freqs=freqs,n_cycles=n_cycles,use_fft=True,decim=decim,n_jobs=1,average=False,return_itc=False,zero_mean=False,output='complex')

#if tfr_morlet(average=False)
avgpower=power.average()
tf_plot=avgpower.plot(picks=None,baseline=(base_1,base_2),mode=mode,title=title,vmin=-vmin_max,vmax=vmin_max,cmap='RdBu_r')

#else:
#tf_plot = power.plot(picks=None,cmap='RdBu_r')

#save tf graph
tf_plot.savefig(fname="EEG Data\\Graphs\\tfPower\\simple_version\\" + name_save + 
    "_decim" + str(decim) + 
    "_mode" + str(mode) + 
    "_vmin" + str(vmin_max) +
    "_base" + str(base_1) +
    "-" + str(base_2) +
    "_" + "tf_power.png",facecolor="white")

以下是我修改参数的图形输出之一：

根据实际数据，在时代的开始和结束时没有大信号。这仅出现在 tfr_morlet 图中。我已经调整了 tfr_morlet 基线参数值，它似乎影响了这些奇怪的信号，但它也完全修改了所有其他信号。此外，应该有更多的信号出现在较低的频率范围内，但它们基本上不存在。有可能是数据的原因，但开头和结尾的大信号肯定不是数据的反映。

总之，我有点卡住，在网上找不到太多帮助。如果有人对您的 tf 图表中出现的此类问题有过类似的经历，请告诉我您对我如何解决此问题的想法。

如果可以在不共享我的其余代码的情况下解决这个问题会更好。我相当确信问题仅出在我上面提供的代码段中。

感谢大家为此付出的时间和专业知识。我非常期待您的评论。当然，如果我同时解决了这个问题，我也会发布我的解决方案。