【文件属性】：
文件名称：mne-realtime:使用MNE-Python进行实时数据分析
文件大小：7.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-02 19:47:35
realtime lsl mne-python fieldtrip-buffer Python
MNE实时
这是用于使用MNE实时分析MEG / EEG数据的存储库。 该文档可以在这里找到：
依存关系
安装
我们建议使用Anaconda Python发行版。 我们要求您使用Python3。您可以选择通过pip实时安装mne。
除了numpy和scipy （标准的Anaconda安装中包括）之外，您还需要使用pip工具安装最新版本的MNE ：
$ pip install -U mne
然后安装mne-realtime ：
$ pip install https://api.github.com/repos/mne-tools/mne-realtime/zipball/master
如果要更新的mne-realtime版本可用，这些pip命令也可以使用。 如果您在计算机上没有管理员特权，请对pip使用--user标志。
快速开始
info = mne . io . read_i
【文件预览】：
mne-realtime-main
----MANIFEST.in(712B)
----README.rst(3KB)
----.readthedocs.yml(127B)
----.coveragerc(366B)
----environment.yml(290B)
----mne_realtime()
--------mock_client.py(6KB)
--------stim_server_client.py(9KB)
--------conftest.py(2KB)
--------lsl_client.py(5KB)
--------tests()
--------mock_lsl_stream.py(3KB)
--------client.py(11KB)
--------epochs.py(22KB)
--------__init__.py(810B)
--------fieldtrip_client.py(12KB)
--------base_client.py(6KB)
--------externals()
--------_version.py(25B)
----tools()
--------pip_dependencies.sh(172B)
----.github()
--------workflows()
----ignore_words.txt(7B)
----azure-pipelines.yml(2KB)
----setup.cfg(1KB)
----codecov.yml(432B)
----requirements.txt(176B)
----doc()
--------api.rst(378B)
--------references.bib(672B)
--------user_guide.rst(328B)
--------conf.py(14KB)
--------make.bat(7KB)
--------_templates()
--------Makefile(7KB)
--------whats_new.rst(2KB)
--------index.rst(254B)
--------_static()
----examples()
--------README.txt(173B)
--------plot_ftclient_rt_compute_psd.py(3KB)
--------plot_lslclient_rt.py(2KB)
--------plot_rt_feedback_server.py(5KB)
--------plot_compute_rt_decoder.py(4KB)
--------plot_compute_rt_average.py(2KB)
--------rt_feedback_server.py(5KB)
--------plot_ftclient_rt_average.py(4KB)
--------rt_feedback_client.py(2KB)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(862B)
----.circleci()
--------config.yml(6KB)
----Makefile(3KB)
----LICENSE.txt(1KB)