如何使用Python分析和處理EDF文件

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)

原創文章,作者:YSDVU,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hk/n/325066.html

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