先占個坑，后續有空可以加SEED數據讀取的完整版
首先調用scipy.io模塊中的loadmat()函數將腦電數據從mat文件中讀取為ndarray數據，此時每個試次數據為二維數據結構，矩陣每個點表示i通道上時間j的電位差。隨后針對每個試次，建立其對應的Raw數據結構，設定相關info信息。
info = mne.create_info(ch_names,ch_types,sfreq)創建info結構，
raw = mne.io.RawArray(data,info)創建Raw數據結構。
info信息包括電極各通道的名稱、所表示的數據類型(如EEG、EMG等)、采樣率與電極空間位置信息。
可將讀取后的腦電數據另存為fif格式文件，方便后續實驗時讀取。
raw.save("raw1.fif")
raw.plot()函數可以對原始腦電數據信息進行展示。
更復雜的使用可以參見MNE文檔關於Raw結構的API：
https://mne.tools/dev/generated/mne.io.Raw.html#mne.io.Raw
或者MNE完整的教程文檔：
https://mne.tools/dev/auto_tutorials/index.html