编者：
- 路子童 - 俄亥俄州立大学
- 李婉如 - 北京大学
- 聂露 - 中山大学
- 赵匡是 - 心仪脑
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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。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，让我 们有机会开始使用 Python 来对进行各种神经数据进行分析处理。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，一方面希望更多人加入到使用 Python 的行列中来，另 一方面希望为更高阶的脑电数据操作架起桥梁，我们尝试完成一个中文版的 Python 脑电处理教程，它便是这个《Python 脑电数据处理中文手册》。
自己编程不好怎么办?“感觉用 Python 做数据处理好难学不会怎么办?”。 诚然，完全基于代码的数据处理往往会带给很多人一些担心。但是，我们希望能 在这里通过我们的手册告诉你们，不需要惧怕，只要一步一步跟着学习与理解， 你的编程能力一定会有所提升、你一定可以学会!
十分开心与激动，有愿意一起参与到这个手册编撰的小伙伴，很感激自己硕 士三年与一群极其优秀的人在同一个 Lab 共事，也很荣幸大家与我一样愿意加入 到这个自愿分享、支持开源的行动中来。一开始我们就本着严谨、真诚、公益的 态度来规划这件事情，并花费了许多精力将它尽可能地做到最好，尽可能将这个 手册已最好、最全面的方式呈现到各位面前。
目前，这个中文手册主要分成了两个部分，单被试预处理篇和多被试分析篇。 在单被试预处理篇中，我们参考了贾会宾老师的《EEGLAB 中文手册》以及 Steven Luck 的《事件相关电位基础》，我们旨在写一个基于 Python(主要是基于 MNE- Python 工具包)的对单个被试脑电数据进行预处理的标准化流程。虽然我们努 力想呈现出一个“傻瓜式”的教程，但是我们依然不建议完全没有任何编程基础 和脑电基础知识的人员盲目使用。
在多被试分析篇中，我们首先从常见的 Python 数据操作、数据的读取与存 储以及基础统计分析与实现等方面着手，让大家具备一定的基本数据分析能力后 再进入到更高阶的数据处理中。我们也必须承认，高阶的分析在理解难度和实现 难度上一定是要高于预处理部分的。但是，只要你仔细阅读每一句手册里的说明、 结合注释理解每一行代码、自己亲手一步一步实现一遍，你肯定能收获很多。
衷心希望我们的手册能提供一些思路与建议，它当然无法完完全全直接适用 于你自己的数据，但我们相信，只需要一些并不困难的修改之后，兴许你就能自 如地开始着手处理自己的数据了。所谓“授人以鱼不如授人以渔”，望读者们能 举一反三。手册里也许很多地方的内容未必深入，因此，这其中的内涵与奥秘、 技巧与思想，都需要读者在不断的体验中去用心体会、在实战中不断积累经验。
完成这个中文手册花费了我们巨大的心血，在一定程度上来说他不仅仅是一 个脑电的数据处理手册，更是对广大初入心理学与神经科学领域的研究人员的一 个 Python 入门手册。当然，我们也希望这个中文手册是国内 Python 脑电数据处 理中文手册的第一步，但也不仅仅是第一步!
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