腦電數據讀取

EDF格式腦電數據處理

數據格式

.edf格式數據

可用軟件

Polyman：既可以讀取edf數據，也能讀取edf文件中的標注信息，標注信息還能以txt文本格式導出。
        可以參考這篇博文：https://blog.csdn.net/weixin_45127176/article/details/104849162

edfbrowser：可以讀取edf數據，並且可以將edf文件的數據導出成txt。

matlib+eeglab：我使用matlib中的eeglab一直報錯，但是有博文能夠實現數據濾波並導出這個濾波的數據為txt。

可用python庫

pyedflib：可以讀取edf數據的頭文件，以及數據。具體參考官方文檔。

mne：這個是專業處理腦電的庫，提供非常多的案例和接口。推薦這個。

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

    讀取數據：raw=read_raw_edf( edf_file ) 
             raw_label=mne.read_annotations( label_edf )
             raw.set_annotations(raw_label, emit_warning=False) #將數據標簽與數據放在一起。

    創建事件：將數據標簽與數據對應起來，划分成一個個時間片段的樣本，這些樣本則稱為事件（我的理解）
             其他博文中的解釋是：描述的是某一種波形(症狀)的起始點，其為一個三元組：事件起始采樣點、當前事件來源的刺激通道(stimulus channel)的先前值、該event的id
                
            events_train,_=mne.events_from_annotations(raw,event_id=annotation_event_id, chunk_duration=30.) # chunk_duration=30表示這個標簽持續時間大於30s才能算作這個事件的

    epoch創建：epoch可以基於事件創建，可以對時間段樣本進行更多操作。
    
    mne等提供豐富接口，可以計算腦電時頻相關特征。具體參見官方文檔中的案例。