cosacog

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# この中で実際に使うのは
# 1. マウスクリックなどで決めたトリガーを基に取り出す
#    detect_emg_onset_1ch_by_stim_ch(raw, ch_emg, stim_channel, event_id)
# 2. 視察で筋電図から大まかにピークを取り出して、次に再度各区間で立ち上がり時刻を正確に決める
#    detect_emg_onset_1ch_vis_inspect(raw, ch_emg)
# 3. 閾値で筋電図からピークを検出して、次に再度各区間で立ち上がり時刻を正確に決める
#    detect_emg_onset_1ch_by_thr(raw, ch_emg, win_mv) # e.g. win_mv=0.3 
# のどれかです.

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# function設定(componentの任意の条件(neutral/centerとか)とcomponentの番号から
#  mapとevoked(componentから作成)のプロット
def plot_comp_map_and_evoked(comps, cnd, idx_comp, is_peak_need):
	"""
	component (icaの)を各条件、component番号で加算平均波形をプロットする。

	comps: icaで出てくるcomponentのデータ. e.g.comps=ica.get_sources(epochs)

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#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 -*-

def make_movie_circle_plot(con,n_seed_label,labels, times, con_method, vmin, vmax):
	"""
	mne pythonで作ったcon(connectivity)のデータから時系列でfigureを作る
	# all-to-allかseed basedのデータにするか
	#n_seed_label = 9 # number or None: e.g. labels[9].name=entorhinal-rh
	#n_seed_label = None
	"""

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## 下準備(環境変数の設定)
export SUBJECTS_DIR=/data_wo_matometa_drive/MRI_wo_matomeru_directory #"/"を最後つけない
export SUBJECT=hikenja_no_namae #ここの最後に"/"をつけない
export DICOM_DIR=/dicom_no_aru_directory # 例：/net/raid0/mnt/share/hikenja/dicom


# 以下基本変更なし
# データを入れるディレクトリをまとめて作る(mriとかT1とかbemとかsurfとかorigとか)
mksubjdirs $SUBJECTS_DIR/$SUBJECT # freesurferのコマンド

cosacog

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

def filter_raw_list(list_fname, bp_freq):
	u"""
	filter raw files. save file name with "l_freq"_"h_freq".fif
	Arguments
		list_fname: list of raw.fif
		bp_freq: band pass frequency. e.g (0,40)
	return

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# ## データ読み込み
# setwd('C:/directory/to/xlsx/file')
# rrdata_pre<-read.table('before.txt',sep='/t',header=F)
# rrdata_pst<-read.table('after.txt',sep='/t',header=F)
# time_onset <- sum(rrdata_pre)/1000 # ここで前後を区切る
# doPlot<-TRUE
# names(rrdata_pre) <- names(rrdata_pst) <- 'Time'
# rrdata <- rbind(rrdata_pre,rrdata_pst)

## define function

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def half_ydir_label(label_orig):
    '''
    要mne等
    labelをy軸方向に半分にするスクリプト
    params: label_orig. 元のlabel
    return: label_half. y軸方向に半分になったlabel
    '''
    ypos_label = label_orig.pos[:,1]
    idx_half_label = np.where(ypos_label >= np.median(ypos_label)) # example: y positions are anterior

cosacog

DetectOnset <- function(data, intvl_thr){
  # dataからオンセットを取り出す
  # params:
  #    data: 1chのデータ
  #    intvl_thr: これ以下の間隔の時は1つながりのトリガーとする
  thr <- (median(data) + max(data))*0.5
  bin_data <- data > thr
  bin_onset <- which((tail(bin_data,-1) == 1) & (head(bin_data,-1) == 0)) + 1
  bin_ofset <- which((tail(bin_data,-1) == 0) & (head(bin_data,-1) == 1))
  # exclude

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# -*- coding: utf-8 -*-
from psychopy import visual, core, event, parallel
import numpy as np
import cv2
# define
K_ESC = 27
K_ARROW_UP = 2490368 # arrow up
K_ARROW_DOWN = 2621440 # arrow down
K_RIGHT = 114 # "r"
K_LEFT = 108 # "l"

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#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

## settings
prt_num = int('00001111',2) # port number(digit number) indicates port 8,7,6,5,4,3,2,1
t_range = [5, 7] # time range for TMS (sec)
t_init_wait = 3 # time for start TMS (sec)
n_rep_tms = 12 # TMS repetition frequency (times)
p_prt_address = '0xCFF8'