如何使用Python读取.gdf文件

Question

我正在为我的大学项目研究存储在“.gdf”文件中的脑电信号数据。我的目标是使用Python打开该文件。到目前为止，我能够使用MNE包打开该文件。代码是：

import os
import numpy as np
import mne
raw=mne.io.read_raw_gdf('1.gdf')
print(raw.info)

因此，我得到：

Extracting EDF parameters from C:\Users\Gamer\Desktop\1.gdf...
GDF file detected
Setting channel info structure...
Creating raw.info structure...
<Info | 7 non-empty values
 bads: []
 ch_names: AFz, F3, F1, Fz, F2, F4, FFC5h, FFC3h, FFC1h, FFC2h, FFC4h, ...
 chs: 64 EEG
 custom_ref_applied: False
 highpass: 0.0 Hz
 lowpass: 128.0 Hz
 meas_date: 2017-04-04 12:50:01 UTC
 nchan: 64
 projs: []
 sfreq: 256.0 Hz
>

现在，我的问题是：

1. 如何以表格形式获取值
2. 如何使用Python知道数据集的维度
3. 有没有办法将.gdf文件转换为.csv文件或任何其他格式（如熊猫数据帧）

数据集说明可在http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets/001-2019/dataset_description_v1-1.pdf上找到

Answer 1

欢迎使用堆栈溢出和mne python！：）

How do I know the dimension of the dataset using Python?

如果您尝试打印已读取的原始文件（而不仅仅是其info属性），您应该能够看到维度。原始文件总是首先存储在mne python通道中，因此数据数组的维度是channels x samples

how can I get the values in tabular form?

如果对数组没有问题，可以通过.get_data()方法（see the docs here）获得它。如果您喜欢熊猫数据帧，可以通过raw.to_data_frame()（docs）获得它

但是在获取数据数组/表之前，您可能需要执行过滤（例如raw.filter(1, None)）、注释坏数据段（tutorial）、插值坏通道（tutorial）和执行ICA（tutorial）。一般来说，您试图进行的分析可能是在mne中实现的，或者使用mne对象更容易执行。
确保在mne文档中看到许多丰富的tutorials和examples。 如果您有任何进一步的问题，我们现在使用对话：https://mne.discourse.group/