脑电数据读取

EDF格式脑电数据处理

数据格式

.edf格式数据

可用软件

Polyman：既可以读取edf数据，也能读取edf文件中的标注信息，标注信息还能以txt文本格式导出。
        可以参考这篇博文：https://blog.csdn.net/weixin_45127176/article/details/104849162

edfbrowser：可以读取edf数据，并且可以将edf文件的数据导出成txt。

matlib+eeglab：我使用matlib中的eeglab一直报错，但是有博文能够实现数据滤波并导出这个滤波的数据为txt。

可用python库

pyedflib：可以读取edf数据的头文件，以及数据。具体参考官方文档。

mne：这个是专业处理脑电的库，提供非常多的案例和接口。推荐这个。

    官方文档：https://mne.tools/dev/overview/index.html

    读取数据：raw=read_raw_edf( edf_file ) 
             raw_label=mne.read_annotations( label_edf )
             raw.set_annotations(raw_label, emit_warning=False) #将数据标签与数据放在一起。

    创建事件：将数据标签与数据对应起来，划分成一个个时间片段的样本，这些样本则称为事件（我的理解）
             其他博文中的解释是：描述的是某一种波形(症状)的起始点，其为一个三元组：事件起始采样点、当前事件来源的刺激通道(stimulus channel)的先前值、该event的id
                
            events_train,_=mne.events_from_annotations(raw,event_id=annotation_event_id, chunk_duration=30.) # chunk_duration=30表示这个标签持续时间大于30s才能算作这个事件的

    epoch创建：epoch可以基于事件创建，可以对时间段样本进行更多操作。
    
    mne等提供丰富接口，可以计算脑电时频相关特征。具体参见官方文档中的案例。