经过前段时间两篇Python脑电数据处理中文手册发布的推送，相信大家看到文档就知道出处了。我与小伙伴们做一个Python脑电数据处理中文预处理手册！你们的催更来了！用命肝出来的Python脑电多被试分析中文手册！所以，我们重新对这两个部分进行了整理，整合成了一个完整的文档。于是，就有了它——《Python脑电数据处理中文手册》。完整、无水印、完全开源！加上封面一共64页，分为编者介绍、前沿、单被试数据预处理篇、多被试分析篇、关于此手册和致谢共6个部分。【手册部分预览见下】在全新的文档中，对原先的版本进行了一些错误修改。（感谢NeuroRA群里的小伙伴们指正！）主要包括以下5个部分：（1）修改了单被试预处理篇中“设定导联类型”部分的一行多余代码，由于MNE-Python在数据没有额外说明的情况下默认读取的导联类型都是eeg。之前的教程中为：现改为：（2）修改了单被试预处理篇中“高低通滤波”部分的一个笔误：之前的教程中为：现改为：（3）单被试预处理篇中使用REST参考增加一个说明：（4）在多被试分析篇中的“Part2基础数据读取与存储操作”增加了“使用NumPy存储矩阵与读取”部分：（5）由于NeuroRA更新，cluster-based

这个真的比上次的更“重磅”：自从发布了它：我与小伙伴们做一个Python脑电数据处理中文预处理手册！你们一直在催更的东西，我们终于肝出来了——Python脑电数据多被试处理中文手册！如我们发布单被试预处理篇时所说，我们会后续弄一个多被试分析篇。如今，我们完成它了，花费了巨大巨大的心血！可以说这一篇不仅仅是脑电的一个数据处理手册，更是对广大心理学与神经科学领域的研究人员的一个Python入门手册。诚然，由于大部分内容是由代码实现的，可能会给很多人带来一些担心。可能你会说：“自己编程不好怎么办？”、“感觉好难学不会怎么办？”。但是，我们想在这里通过这个手册告诉你不要惧怕！我们尽可能地在内容上细致地介绍了Python相关的基础知识，也尽可能地介绍了关于常见的数据读取与存储、统计分析相关的知识与Python实现。如果你一步一步亲手实现一遍，相信你的编程能力也会获得提升。显然，对于脑电数据的高阶分析，往往没有像预处理那样简单。我们希望这个手册能提供一些思路与建议，它可能无法完全直接适用于你自己的数据，但是经过一些并不困难的修改后，也许你便能着手处理自己的数据了。所谓“授人以鱼不如授人以渔”，望使用者们能举一反三。最后想说，我们完成此多被试分析篇所耗精力远多于之前的单被试预处理篇。它汇集了我们宝贵的心血，也希望大家多多分享使之帮助到更多人！真心希望预处理手册和这个多被试分析手册能帮助到更多的小伙伴们！如何获取这个Python脑电数据多被试分析中文手册？这一点，我们真的犹豫了很久，因为实在是耗费了我们太多的精力，可是说它是我用命肝出来的。我们真的特别特别想把这篇推送设定成收费推送。可是，最终为了真正的分享，我们再一次免费地把它分享了出来。我们真诚地直接分享出来，你可以通过以下两者方法获取：1

借自己公众号发一个“重磅”：一个基于Python的脑电数据中文预处理手册发布！几乎所有脑电初学者都是从EEGLAB开始接触脑电预处理过程的，EEGLAB浅显直观的GUI界面再或是基于MATLAB的代码操作影响了一代脑电人。尤其是，我相信国内很多同学都知道那个经典的由贾会宾老师写的《EEGLAB中文手册》的PDF，我自己的EEGLAB入门也是跟着这一宝典学习的。然而，随着简洁、易上手的Python语言的快速发展，其丰富的社区资源也扩张到了认知神经科学领域。MNE-Python、Nilearn、Nibabel等等相关工具包层出不穷。遗憾的是，它们未能在国内迅速地普及，相对门庭冷淡。为了弥补这一空白，并为更高阶的脑电数据操作架起桥梁（例如之后使用NeuroRA等Python工具包）。我们（我和实验室里与我一起刚毕业去心仪脑的同门赵匡是、实验室里刚本科毕业即将去北大读博的学妹李婉如以及实验室马上博一的聂露）一起尝试完成一个中文版的Python脑电处理教程。目前，这个预处理手册（31页）是我们第一阶段的成果，其代码和处理流程也进行了多次讨论与修改。我们要感谢贾会宾老师的《EEGLAB中文手册》以及Steven