如何将EEG数据重参考至乳突通道TP9的0.5倍？

核心思路是手动计算所有EEG通道与0.5倍TP9信号的差值，绕开内置函数对参考通道的限制，具体步骤如下：

1. 提取并缩放TP9通道数据 #

先从原始数据中单独提取TP9通道，再乘以0.5得到目标参考信号：

# 复制原始数据并提取TP9通道，避免修改原数据
tp9_scaled = raw.copy().pick_channels(['TP9']).get_data() * 0.5

注：确保raw是你的MNE Raw对象，且通道名TP9与数据中的实际名称一致。

2. 对所有EEG通道执行重参考计算 #

提取所有EEG通道的索引，然后让每个EEG通道的数据减去缩放后的TP9信号：

# 获取所有EEG通道的索引（排除坏通道）
eeg_indices = mne.pick_types(raw.info, eeg=True, exclude='bads')
# 复制原始数据并仅保留EEG通道
raw_referenced = raw.copy().pick(eeg_indices)
# 执行减法操作完成重参考
raw_referenced._data = raw_referenced._data - tp9_scaled

3. （可选）更新数据元信息（规范记录） #

为了让数据的参考信息更清晰，可以手动标记自定义参考的应用：

raw_referenced.info['custom_ref_applied'] = True
raw_referenced.info['description'] = 'EEG data re-referenced to 0.5 * TP9'

为什么之前的方法不适用？ #

• set_eeg_reference的ref_channels参数仅支持指定通道名称，无法直接对通道数据做算术运算；
• mne.channels.combine_channels用于合并多个通道（如平均乳突参考），生成的是新通道而非缩放后的参考信号，无法直接用于重参考逻辑。

额外注意事项 #

• 操作前必须复制原始数据，防止误改原始文件；
• 确认TP9通道未被标记为坏通道，若已标记需先处理（如插值或移除）；
• 若处理的是Epochs数据，只需将上述代码中的raw替换为epochs即可，逻辑完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lisa