如何通过 MNE-Python 读取 Enobio8 设备 EGG 信号？答案

【问题标题】：How to read Enobio8 device EGG signal via MNE-Python?如何通过 MNE-Python 读取 Enobio8 设备 EGG 信号？
【发布时间】：2017-05-10 09:36:47
【问题描述】：

我目前正在从事 BCI 项目。我们从 Enobio8 设备中读取数据以及何时记录文件。该文件与.info 文件一起保存为.easy 格式。

以下是每个文件包含的示例。

1-脑电信号.easy文件

-15741228   -38278653   -43620943   -6264171    -44769152   -32021816   -25153528   -4458642    0   1493932796323
-15739445   -38261326   -43603023   -6262245    -44751514   -32002525   -25150617   -4457181    0   1493932796325
-15735628   -38237066   -43565152   -6257521    -44719030   -31970720   -25144247   -4451606    0   1493932796327
-15745130   -38237608   -43547282   -6270067    -44708552   -31961981   -25153234   -4460206    0   1493932796329
-15750753   -38249011   -43547666   -6279803    -44713654   -31969142   -25159098   -4463804    0   1493932796331
-15753734   -38267076   -43566757   -6282550    -44733603   -31991900   -25162964   -4465650    0   1493932796333
-15748048   -38280731   -43597786   -6275811    -44755643   -32017350   -25157597   -4460308    0   1493932796335

2-脑电信息.info文件

StartDate (first EEG timestamp): 1493932796309
Device class: Enobio8
Device MAC: 00:0X:XX:XX:XX:XX
NIC version: v1.4.10
Operative system: Windows 8
Firmware version: 1256
Line filter status: 50 Hz
Additional channel status: OFF
EOG correction status: OFF

Total number of channels: 8
Number of EEG channels: 8
Number of records of EEG: 21839
Number of packets lost: 0(0.00%)
EEG sampling rate: 500 Samples/second
EEG units: nV 
EEG montage:
Channel 1: Fp1
Channel 2: AF3
Channel 3: F3
Channel 4: xx
Channel 5: xxx
Channel 6: xxx
Channel 7: xxx
Channel 8: xxx

Trigger information:
Code    Description
1   
2   
3   
4   
5   
6   
7   
8   
9   

User notes:
xxx TCP-IP

现在我想使用 MNE-Python 库来处理信号。我通过Enobio8设备网卡软件将.easy文件转换为.edf。

我的问题如下：

MNE-Python 是使用正确的库还是有其他库可以处理这些类型的文件？
我必须提供所有这些参数吗？
蒙太奇文件应该是什么样子？

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 neuroscience mne-python

【解决方案1】：

请参阅下面我对您的个人观点的回答：

MNE-Python 是正确的库吗？还是有其他库可以处理这些类型的文件？

鉴于您拥有 EDF 格式的 EEG 数据并希望分析这些数据，如果您想在 Python 中进行分析，MNE-Python 将是一个不错的选择。但是，从您的问题的性质来看，使用基于 GUI（图形用户界面）的方法（例如在基于 Matlab 的 eeglab 工具箱中）开始分析您的数据可能会更容易一些。如果您没有 Matlab，还有一个独立版本的 eeglab（请参阅我的链接）。

当我尝试通过使用 mne.io.read_raw_edf 读取 EEG 文件时，我应该包括很多参数，例如蒙太奇（有关更多信息，请参阅链接）如何创建这些参数，例如蒙太奇， eog和misc？

参见对 3. 和 4. 的回答 - 关于 EOG 和 MISC，这些通道类型应该从您记录数据的方式中显而易见。眼睛附近的电极可以称为 EOG。 MISC 通道可以是任何不记录 EEG 而是记录其他数据的通道。

我必须填写所有这些参数吗？

不，您必须提供的函数的唯一输入是 .edf 文件的路径。

蒙太奇文件应该是什么样子？

MNE-Python 中的蒙太奇文件既可以从记录数据的文件中读取，也可以创建标准蒙太奇（例如在10-20 system 中使用mne.channels.Montage Python 类。李>

【讨论】：