plot_time_series(times, sig)
###################################################################################################
# Compute lagged coherence for an alpha oscillation
# -------------------------------------------------
#
# We can compute lagged coherence with the :func:`~.compute_lagged_coherence` function.
#
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# Set the frequency range to compute lagged coherence across
f_range = (8, 12)
# Compute lagged coherence
lag_coh_alpha = compute_lagged_coherence(sig, fs, f_range)
# Check the resulting value
print('Lagged coherence = ', lag_coh_alpha)
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# Compute lagged coherence across the frequency spectrum
# ------------------------------------------------------
#
# Notice that lagged coherence peaks around 10Hz (the frequency of our oscillation).
#
# However, the peak is not very specific to that frequency.
#
###################################################################################################
# Set the frequency range to compute lagged coherence across
f_range = (8, 12)
###################################################################################################
# Apply Lagged Coherence
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
#
# Next, we can apply the lagged coherence algorithm to get the average lagged coherence
# across the alpha range.
#
###################################################################################################
# Compute lagged coherence
lag_coh_alpha = compute_lagged_coherence(sig, fs, f_range)
###################################################################################################
# Lagged coherence result
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
#
# The resulting lagged coherence value is bound between 0 and 1, with higher values
# indicating greater rhythmicity in the signal.
#
###################################################################################################
# Check the resulting value
print('Lagged coherence = ', lag_coh_alpha)
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#
# To do so, let's use the lagged coherence measure. Using lagged coherence, we can measure,
# per channel, the frequency which displays the most rhythmic activity, as well as the score
# of how rhythmic this frequency is. We can do so per location, to map rhythmic activity
# topographically across a range of frequencies.
#
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# Settings for lagged coherence, as frequency range (start, stop, step)
f_range = (5, 25, 0.25)
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# Calculate lagged coherence on our example channel data
lcs, freqs = compute_lagged_coherence(sig, fs, f_range, return_spectrum=True)
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# Visualize lagged coherence across all frequencies
plot_lagged_coherence(freqs, lcs)
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# Get the most rhythmic frequency and the associated lagged coherence score
max_freq = freqs[np.argmax(lcs)]
max_score = np.max(lcs)
print('The frequency with the greatest rhythmicity is {:1.1f} Hz '\
'with a lagged coherence score of {:1.2f}.'.format(max_freq, max_score))
for ind in burst_starts:
sig[ind:ind + burst_samples] += burst_kernel
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# Plot example signal
plot_time_series(times, sig)
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#
# Compute lagged coherence for an alpha oscillation
# -------------------------------------------------
#
f_range = (8, 12)
lag_coh_alpha = compute_lagged_coherence(sig, fs, f_range)
print('Lagged coherence = ', lag_coh_alpha)
###################################################################################################
#
# Compute lagged coherence across the frequency spectrum
# ------------------------------------------------------
#
# Notice that lagged coherence peaks around 10Hz (the frequency of our
# oscillation), but it is not very specific to that frequency.
#
lag_coh_by_f, freqs = compute_lagged_coherence(sig,
fs, (1, 40),
return_spectrum=True)