python读取BCI的gdf数据

被老师坑了做这个项目，要用脑电分析，现在共享一下一些文档，有好心人告诉我一下怎么转码吗？

# coding=utf8
## 进行带通滤波，并进行小波变换，画出原始的小波图像
# 可以选择的是小波的数据的显示
# 还要注意小波图的大小
# CWT可以完成很多事情，但是效果不一定好
import mne
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pywt
import scipy.io
from scipy import signal
from sklearn import preprocessing
import os
import gc
import cv2
import glob
import scipy.io as scioeventDescription = {'276': "eyesOpen", '277': "eyesClosed", '768': "startTrail", '769': "cueLeft",'770': "cueRight", '781': "feedback", '783': "cueUnknown",'1023': "rejected", '1077': 'horizonEyeMove', '1078': "verticalEyeMove",'1079': "eyeRotation", '1081': "eyeBlinks", '32766': "startRun"}ch_types = ['eeg', 'eeg', 'eeg', 'eog', 'eog', 'eog']
ch_names = ['EEG_Cz', 'EEG_C3', 'EEG_C4', 'EOG_ch01', 'EOG_ch02', 'EOG_ch03']
label_name = ["left", "right"]  # 标签
time_label = ["4_55", "55_7"]def butter_bandpass_filtfilt(data, cutoff, f_low, f_high, order=8):  # 巴特沃得滤波# data 输入# cutoff  采集频率# f_low 下限频率# f_high 上限频率# order 阶数w_down = 2 * f_low / cutoffw_up = 2 * f_high / cutoffb, a = signal.butter(order, [w_down, w_up], 'bandpass', analog=False)output = signal.filtfilt(b, a, data, axis=0)return outputif __name__ == "__main__":wavlist = pywt.wavelist(kind='continuous')for j in range(1, 10):base_line = None# base_line = (None,None)#wavename = 'cmor1-1'sampling_rate = 250totalscal = 600fc = pywt.central_frequency(wavename)cparam = 2 * fc * totalscalscales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1)left_num = 0right_num = 0gc.enable()data_list = glob.glob(f"..\\source_data\\BCICIV_2b_gdf\\B0" + str(j) + "0*.gdf")  # 实验数据lable_path = "..\\source_data\\BCICIV_2b_gdf\\true_labels\\"save_path = "..\\PIC_2\\0" + str(j) + "\\CWT_PIC\\" + wavename + "_minmax_noeq_nobaseline_300x100" + "\\"for flie in data_list:print(flie)file_name = flie.split("\\")[-1].split(".")[0]file_type = file_name[-1]rawDataGDF = mne.io.read_raw_gdf(flie, preload=True, eog=['EOG:ch01', 'EOG:ch02', 'EOG:ch03'])# 创建数据的描述信息info = mne.create_info(ch_names=ch_names, sfreq=rawDataGDF.info['sfreq'], ch_types=ch_types)# 创建数据结构体data = np.squeeze(np.array([rawDataGDF['EEG:Cz'][0], rawDataGDF['EEG:C3'][0], rawDataGDF['EEG:C4'][0], rawDataGDF['EOG:ch01'][0],rawDataGDF['EOG:ch02'][0], rawDataGDF['EOG:ch03'][0]]))# 创建RawArray类型的数据rawData = mne.io.RawArray(data, info)# 获取事件event, _ = mne.events_from_annotations(rawDataGDF)event_id = {}for i in _:  # 整理event_idevent_id[eventDescription[i]] = _[i]# 提取epochepochs4_55 = mne.Epochs(rawData, event, event_id, tmin=4, tmax=5.5, baseline=base_line,event_repeated='merge')epochs55_7 = mne.Epochs(rawData, event, event_id, tmin=5.5, tmax=7, baseline=base_line,event_repeated='merge')##得到epochs，可以得到事件的列表。for time in time_label:if time == "4_55":epochs = epochs4_55if time == "55_7":epochs = epochs55_7if file_type == "T":ev_left = epochs['cueLeft']ev_right = epochs['cueRight']left_data = ev_right.get_data()right_data = ev_left.get_data()if file_type == "E":left_data = []right_data = []ev_Unknown = epochs['cueUnknown']unknow_data = ev_Unknown.get_data()labels = scio.loadmat(lable_path + file_name + ".mat")["classlabel"]j = 0for label in labels:if label == 1:left_data.append(unknow_data[j])if label == 2:right_data.append(unknow_data[j])j = j + 1# 得到左手或者右手的数据。left_data = np.array(left_data)right_data = np.array(right_data)# 小波的系数for trip_label in label_name:if trip_label == "left":data = left_datanum = left_numif trip_label == "right":data = right_datanum = right_num# 先对左手进行滤波加进行小波变换，然后把图存放在指定的文件夹中  \\left\\通道名称[trip_num, channel_num, data_num] = data.shapefor i in range(trip_num):num = num + 1for j in range(channel_num):print(trip_label, "prossing", num)print("channle", ch_names[j])tmp_data = data[i, j, :]  # 取出一个通道的数据tmp_data_filter = butter_bandpass_filtfilt(tmp_data, 250, 7, 40)  # 进行带通滤波 7-30Hz 8阶滤波器min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()  # 默认为范围0~1，拷贝操作tmp_data_filter_min_max = np.squeeze(min_max_scaler.fit_transform(tmp_data_filter.reshape(-1, 1)))  # 变成0-1之间进行归一化。[cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(tmp_data_filter_min_max, scales, wavename,1.0 / sampling_rate)  # 进行小波变换# 参数需要选择，进行比较 小波出来是个复数，也需要继续进行分类min_frequency = np.sum(frequencies >= 8)max_frequency = frequencies.shape[0] - np.sum(frequencies <= 38)  # 要选频段，不能全部进去# 计算需要的频带，我们需要的在[max_frequency:min_frequency]之间abs_cwtmatr = abs(cwtmatr[max_frequency:min_frequency])  # 这里是求绝对值，如果小波基不一样就要改一下abs_cwtmatr_min_max = min_max_scaler.fit_transform(abs_cwtmatr)  # 取最大最小值，让图像明显一点pic_data = np.array(abs_cwtmatr_min_max * 255, dtype='uint8')  # 直接转换成图像# pic_data_equalizeHist = cv2.equalizeHist(pic_data)  # 直方图均衡化，让图片更明显一点path_saving = save_path + trip_label + "\\" + ch_names[j]  # 保存的目录if not os.path.exists(path_saving):  # 创建目录os.makedirs(path_saving)pic_data = cv2.resize(pic_data, (300, 100), interpolation=cv2.INTER_AREA)cv2.imwrite(path_saving + "\\" + time + "_" + str(num) + ".png", pic_data)  # 保存图if trip_label == "left":left_num = numif trip_label == "right":right_num = num

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