一、EDF文件概述
EDF(European Data Format)文件是醫學領域中一種常見的數據存儲格式,用於記錄腦電圖、心電圖等多種生物電信號。每個EDF文件包括一個頭部和多個信號記錄。頭部包含一些全局信息和每個信號的元數據,每個信號記錄包含該信號的採樣點序列。Python有一些庫可以用於讀取、處理和分析EDF文件。
二、Python常用庫介紹
1. PyEDFlib
PyEDFLib是一個純Python實現的EDF文件格式讀取和寫入庫,基於EDFLib C庫。支持Python 2和3。
2. MNE-Python
MNE-Python是一款用於處理腦電生理學和磁共振成像數據的Python庫。它支持許多數據格式,包括EDF文件。
3. Biosppy
Biosppy是一個生物信號處理庫,其中包含許多用於處理生物信號的工具。它支持多種格式的生物信號文件,包括EDF文件。
三、使用PyEDFlib讀取EDF文件示例
import pyedflib # 打開EDF文件 f = pyedflib.EdfReader("data.edf") # 打印頭部信息 print("頭部信息:", f.getHeader()) # 打印信號信息 n = f.signals_in_file signal_labels = f.getSignalLabels() for i in range(n): print("信號{}:採樣率={},參考電壓={},標籤={}".format(i+1, f.getSampleFrequency(i), f.getPhysicalMinimum(i), signal_labels[i])) # 讀取記錄信號 signal = f.readSignal(0) print("記錄信號採樣點數:", len(signal)) # 關閉文件 f._close()
四、使用MNE-Python讀取和處理EDF文件示例
import mne # 讀取EDF文件 raw = mne.io.read_raw_edf("data.edf") # 打印頭部信息 print("頭部信息:", raw.info) # 繪製EEG記錄 raw.plot()
五、使用Biosppy讀取和處理EDF文件示例
import biosppy.signals.eeg as eeg # 讀取EDF文件 data, header = eeg.read_edf("data.edf") # 打印頭部信息 print("頭部信息:", header) # 計算波形特徵 features = eeg.eeg_features(data, header["sample_rate"]) print("特徵:", features)
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