一、EDF文件概述
EDF（European Data Format）文件是医学领域中一种常见的数据存储格式，用于记录脑电图、心电图等多种生物电信号。每个EDF文件包括一个头部和多个信号记录。头部包含一些全局信息和每个信号的元数据，每个信号记录包含该信号的采样点序列。Python有一些库可以用于读取、处理和分析EDF文件。
二、Python常用库介绍
1. PyEDFlib
PyEDFLib是一个纯Python实现的EDF文件格式读取和写入库，基于EDFLib C库。支持Python 2和3。
2. MNE-Python
MNE-Python是一款用于处理脑电生理学和磁共振成像数据的Python库。它支持许多数据格式，包括EDF文件。
3. Biosppy
Biosppy是一个生物信号处理库，其中包含许多用于处理生物信号的工具。它支持多种格式的生物信号文件，包括EDF文件。
三、使用PyEDFlib读取EDF文件示例
import pyedflib
# 打开EDF文件
f = pyedflib.EdfReader("data.edf")
# 打印头部信息
print("头部信息：", f.getHeader())
# 打印信号信息
n = f.signals_in_file
signal_labels = f.getSignalLabels()
for i in range(n):
print("信号{}：采样率={}，参考电压={}，标签={}".format(i+1, f.getSampleFrequency(i),
f.getPhysicalMinimum(i), signal_labels[i]))
# 读取记录信号
signal = f.readSignal(0)
print("记录信号采样点数：", len(signal))
# 关闭文件
f._close()
四、使用MNE-Python读取和处理EDF文件示例
import mne
# 读取EDF文件
raw = mne.io.read_raw_edf("data.edf")
# 打印头部信息
print("头部信息：", raw.info)
# 绘制EEG记录
raw.plot()
五、使用Biosppy读取和处理EDF文件示例
import biosppy.signals.eeg as eeg
# 读取EDF文件
data, header = eeg.read_edf("data.edf")
# 打印头部信息
print("头部信息：", header)
# 计算波形特征
features = eeg.eeg_features(data, header["sample_rate"])
print("特征：", features)
原创文章，作者：YSDVU，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/325066.html
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