MNE-Python中PSD绘图空间颜色可视化问题的分析与解决

在脑电信号处理领域，MNE-Python作为一款功能强大的开源工具包，其功率谱密度（PSD）绘图功能被广泛应用于脑电信号分析。近期在1.9.0版本中发现了一个值得注意的可视化问题：当启用spatial_colors参数时，部分通道的颜色呈现近乎白色，导致可视化效果不佳。

问题现象

当用户使用mne.viz.plot_raw_psd()或相关函数进行功率谱分析时，若设置spatial_colors=True参数，部分脑电通道在绘图时会显示为接近白色的浅色。这种现象在深色背景的绘图环境下尤为明显，导致这些通道的曲线几乎不可见，严重影响数据解读。

技术背景

MNE-Python的空间颜色映射功能基于通道的三维坐标信息（x,y,z）生成RGB颜色值。其核心算法位于viz/evoked.py文件中的_rgb()函数，该函数负责将空间坐标转换为可视化颜色。原始实现中，颜色映射过程包含两个关键步骤：

1. 数据归一化：减去最小值后除以最大值
2. RGB值生成：将归一化后的三维坐标直接映射为RGB通道值

问题根源

经过分析，问题出在颜色映射的最后阶段。当多个空间坐标值都接近最大值时，生成的RGB值会趋近于(1,1,1)的纯白色。这种情况常见于：

• 位于传感器阵列中心区域的通道
• 具有相似空间坐标的多通道
• 某些特定头模配置下的电极分布

解决方案

针对这一问题，社区贡献者提出了有效的修复方案。改进后的_rgb()函数增加了对高亮度颜色的特殊处理：

def _rgb(x, y, z):
    rgb = np.array([x, y, z]).T
    rgb -= np.nanmin(rgb, 0)
    rgb /= np.maximum(np.nanmax(rgb, 0), 1e-16)
    # 新增的高亮度抑制逻辑
    rgb[rgb.sum(axis=1) > 2.5] = rgb[rgb.sum(axis=1) > 2.5] - 0.3
    return rgb

该方案的核心改进是：

1. 识别RGB总和超过2.5的过亮颜色（接近白色）
2. 将这些颜色的各通道值统一降低0.3
3. 保持其他颜色的映射不变

技术展望

虽然当前解决方案有效解决了可视化问题，但从长远来看，更理想的方案可能是采用专门设计的双变量色彩映射。Matplotlib从3.10版本开始已经引入了相关功能，但尚未完全开放API接口。未来可以考虑集成"flat"等专业色彩映射方案，以提供更科学、更美观的可视化效果。

实践建议

对于正在使用MNE-Python 1.9.0版本的研究人员，若遇到类似的可视化问题，可以：

1. 等待官方发布包含此修复的新版本
2. 临时修改本地安装中的evoked.py文件
3. 在绘图时暂时关闭spatial_colors参数

该问题的修复不仅提升了工具的可视化质量，也体现了开源社区协作解决技术问题的典型过程，为使用者提供了宝贵的参考案例。