Adding an MNE-EEG module
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- content, documentation
调研方向
未指定任何仓库文件、测试或入口点。首先查看链接的 mne_eeg_workshop 材料和 issue 中提议的 MNE-Python 主题；模块的位置、实现范围和完成标准仍需确定，其中包括尚未勾选的质量和广泛吸引力审查项。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 42
- 派生
- 185
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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