edf，全稱是eurpean data format，是一種標準檔案格式，用於交換和儲存醫療時間序列，該格式檔案能夠儲存多通道的資料，允許每個訊號擁有不同的取樣頻率，在內部，它包括標題和乙個或多個資料記錄。標題包含一些一般資訊（患者標識，開始時間…等等），以及每個訊號的技術規格（校準，取樣率，過濾，…等等），編碼為ascii字元。資料記錄包含小端16位整數的樣本。因此，edf也是多導睡眠圖（psg）錄音的流行格式
在python中讀取edf檔案，可以通過mne來實現
#方法原型：
'''mne.io.read_raw_edf(input_fname,
montage=
'deprecated'
, eog=
none
, misc=
none
, stim_channel=
'auto'
, exclude=()
, preload=
false
, verbose=
none
)
引數解讀：
input_fname:edf檔案存放位址
montage=『deprecated』:已棄用
eog：通道名稱或應指定為eog通道的索引列表。值對應於檔案中的電極。預設為無
misc：通道名稱或應指定為misc通道的索引列表。值對應於檔案中的電極。預設為無。
stim_channel：預設為'auto'，這意味著將名為『status』或『trigger』（不區分大小寫）的通道設定為stim
如果為str（或str列表），則所有與名稱匹配的通道均設定為stim
如果為int（或int列表），則將對應於索引的通道設定為stim
exclude：要排除的通道名稱。這在讀取具有不同取樣率的資料時會有所幫助，以避免不必要的重取樣。
preload：如果為true，則資料將被預載入到記憶體中（這樣可以加快資料的索引）
如果preload是字串，則該字串為資料存放在硬碟中的路徑位址（速度較慢，需要較少的記憶體）
###1.匯入工具包
from mne.io import concatenate_raws,read_raw_edf
import matplotlib.pyplot as plt
import mne
###2.載入本地edf檔案
raw=read_raw_edf(
"affaf ikram 20121020 1839.l1.edf"
,preload=
false
)
###3.獲取原始資料中事件
#檢視原始edf檔案中儲存的event id以及events
由上圖可以發現，事件id有1，2，3，4，5，6
每個id對應著注釋：[『trsp』,『bgin』,『fix+』,『resp』,『stm+』,『stm-』]
共有517個事件
###4.根據事件id獲取對應事件
#下面只選取事件id為5和6的所對應的事件
###5.繪製事件圖
獲取取樣頻率sfreq
知識點：
取樣頻率，也稱為取樣速度或取樣率，定義了每秒從連續訊號中提取並組成離散訊號的取樣個數，它用赫茲（hz）來表示。
取樣頻率的倒數是取樣週期或者叫作取樣時間，它是取樣之間的時間間隔。
通俗的講取樣頻率是指計算機每秒鐘採集多少個訊號樣本。
'''#sfreq=raw.info['sfreq']
#獲取索引為m到n的樣本，每個樣本從第k次到第h次
#data,times=raw[m:n,k:h]
#其中data為索引m到n的樣本，每個樣本從第k次到第h次
#times是以第k次取樣的時間作為開始時間，第h次取樣時的時間為結束時間的時間陣列
data,times=raw[:3
,int
(sfreq*1)
:int
(sfreq*3)
]plt.plot(times,data.t)
plot.title(
'sample channels'
)
腦機介面基礎
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腦機介面科普
本文首發在個人部落格上 7988888.xyz 每寫一篇文章都是對自己知識的梳理，這也是我初衷的所在。當然在對所講述的知識時，我也是盡可能的用淺白的話語闡述清晰，這也為很多同學掃盲了很多知識點吧，至少在我認為是這樣的，我也希望如此。有些人會覺得這些內容很基礎，其實萬丈高樓平地起，是需要紮實的基石的，...
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