MNE从头创建raw结构
MNE从头创建raw结构
方法:通过mne.io.RawArray类来手动创建Raw
(注:使用mne.io.RawArray创建Raw对象时,其构造函数只接受矩阵和info对象)
构建一个Raw对象时,需要准备两种数据,一种是data数据,一种是info数据。
data:
data数据是一个二维结构,形状为(n_channels,n_times)
info:
info包含:通道名称、通道类型、采样频率
实例:
数据
数据采用BCI Competition IV:Data Set 1 下载地址
代码
import mne
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io as scio
data_path = 'xxx' # 数据存放地址
data = scio.loadmat(dataFile) # 读取.mat文件数据
# print(data.keys()) # dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'mrk', 'cnt', 'nfo'])
data_cnt = data['cnt'].T # data数据是形状应为(n_channels,n_times)
# print(data_cnt.shape) # (190594, 59)
data_nfo = data['nfo'] # 提供带有字段的附加信息的结构
ch_names = []
ch_types = []
ch_sfreq = 100 # 采样频率为100Hz
for i in range(59): # 创建通道名ch_names.append(data_nfo['clab'][0][0][0][i][0])
for i in range(59): # 创建通道类型ch_types.append('eeg') # 均为eeg数据
# 创建info对象啊
info = mne.create_info(ch_names, 100, ch_types)
# 创建自定义raw结构
custom_raw = mne.io.RawArray(data_cnt, info)
scalings = {'eeg': 10} # 对通道eeg的数据进行10倍缩小
custom_raw.plot(n_channels=5, scalings=scalings, title='Data for BCI')
plt.show()
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