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python - 如何使用 Python 读取 .gdf 文件

问题描述

我正在为我的大学项目处理存储在“.gdf”文件中的 EEG 信号数据。我的目标是使用 Python 打开该文件。到目前为止，我可以使用 MNE 包打开该文件。代码是：

import os
import numpy as np
import mne
raw=mne.io.read_raw_gdf('1.gdf')
print(raw.info)

结果，我得到：

Extracting EDF parameters from C:\Users\Gamer\Desktop\1.gdf...
GDF file detected
Setting channel info structure...
Creating raw.info structure...
<Info | 7 non-empty values
 bads: []
 ch_names: AFz, F3, F1, Fz, F2, F4, FFC5h, FFC3h, FFC1h, FFC2h, FFC4h, ...
 chs: 64 EEG
 custom_ref_applied: False
 highpass: 0.0 Hz
 lowpass: 128.0 Hz
 meas_date: 2017-04-04 12:50:01 UTC
 nchan: 64
 projs: []
 sfreq: 256.0 Hz
>

现在，我的问题是：

  1. 如何以表格形式获取值？
  2. 如何使用 Python 知道数据集的维度？
  3. 有什么方法可以将 .gdf 文件转换为 .csv 文件或任何其他格式（如 pandas 数据框）？

数据集描述可在http://bnci-horizo​​n-2020.eu/database/data-sets/001-2019/dataset_description_v1-1.pdf获得

标签： pythonmne-python

解决方案

欢迎使用堆栈溢出和 mne-python！:)

如何使用 Python 知道数据集的维度？

如果您尝试打印已阅读的原始文件（而不仅仅是其 info 属性），您应该能够看到尺寸。原始文件总是存储在 mne python channels-first 中，因此数据数组的维度是channels x samples.

如何以表格形式获取值？

如果您对数组没问题，您可以通过.get_data()方法获取它（请参阅此处的文档）。如果您更喜欢 pandas 数据框，您可以通过raw.to_data_frame()( docs ) 获得它。

但在获取数据数组/表之前，您可能需要执行过滤（例如raw.filter(1, None)）、注释坏数据段（教程）、插入坏通道（教程）和执行 ICA（教程）。通常，您尝试进行的分析很可能是在 mne 中实现的，或者使用 mne 对象更容易执行。
确保在 mne docs中查看许多丰富的教程和示例。如果您还有其他问题，我们现在使用 Discourse：https ://mne.discourse.group/

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