使用numpy库读取二进制数据文件及其它信息并使用mne库创建rawArray

桐（废柴版）

于 2021-12-28 11:17:09 发布

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分类专栏：脑电处理文章标签： python

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本文介绍了如何使用Python的numpy库读取二进制数据文件，并结合mne库解析数据，创建用于生物电信号分析的RawArray，详细步骤包括数据加载、通道位置信息处理和信息构造。

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使用numpy库读取二进制数据文件及其它信息并使用mne库创建rawArray

import mne
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os

base_path = "数据文件的目录"
data_addr = os.path.join(base_path , "EEG.data")
chanloc_addr = os.path.join(base_path , "chanlocs.csv")
data = np.fromfile(data_addr , dtype = np.float64)
chanloc = pd.read_csv(chanloc_addr)

# 信息可以加入维度信息， 这边暂时默认30通道
data.shape = 30 , int(data.shape[0]/30)

chanl_names = chanloc["labels"].tolist()
# 这边根据输入数据的采样频率 当前标准是1000HZ
info = mne.create_info(chanl_names , 1000 , ch_types = "eeg")
# raw就是得到的结果了
raw = mne.io.RawArray(data / 1e6, info)