Adding an MNE-EEG module
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- content, documentation
Direzione di ricerca
Non vengono indicati file del repository, test o punti di ingresso. Inizia esaminando i materiali collegati di mne_eeg_workshop e gli argomenti MNE-Python proposti nell'issue; la posizione del modulo, l'ambito dell'implementazione e i criteri di completamento devono ancora essere definiti, inclusi i punti di revisione non selezionati relativi alla qualità e all'ampia attrattiva.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 42
- Fork
- 185
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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