Adding an MNE-EEG module
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- content, documentation
Línea de trabajo
No se nombran archivos del repositorio, pruebas ni puntos de entrada. Empieza revisando los materiales enlazados de mne_eeg_workshop y los temas de MNE-Python propuestos en el issue; todavía deben definirse la ubicación del módulo, el alcance de la implementación y los criterios de finalización, incluidos los puntos de revisión no marcados sobre calidad y atractivo general.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Title
Adding an MNE-EEG module
Topic keywords
mne
Module Description
Course Description
Topics covered will include:
loading, filtering, and inspecting raw data
working with BIDS data
epoching and artifact correction
creating and visualizing evoked responses (ERP / ERF)
contrasting evoked responses of different experimental conditions
decoding neural responses (machine learning)
performing time-frequency analysis
estimating and visualizing cortical sources (source localization)
conducting a group analysis
Permutation test and cluster correction
Key tools / technology included in this module
- Open-source
- Python-based
- Quality software (well maintained, not serving a single research project, clear feedback / bug report system)
- MNE-python
Prerequisites
Introduction to Python / previous experience with Python
Study outcomes
(https://github.com/Davi1990/mne_eeg_workshop)
Estimated study time
No response
Exercise examples
n/a
References you would like to include
No response
Things to check by the reviewers.
- Use free, open source tools.
- Python-based tool.
- Be of high quality.
- Have a broad appeal.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 42
- Forks
- 185
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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