分析下这段代码:from mne import Epochs, pick_types, events_from_annotations from mne.io import concatenate_raws from mne.io import read_raw_edf from mne.datasets import eegbci import mne import numpy as np import pandas as pd import glob import numpy as np import os from scipy import signal, fft import matplotlib.pyplot as plt path_time = "ttt.csv" # 患者发病发病起止时间表 file_dir = "chb01" path_save = "data" # 选择患者共有的通道 ch = ['FP1-F7', 'F7-T7', 'T7-P7', 'P7-O1', 'FP1-F3', 'F3-C3', 'C3-P3', 'P3-O1', 'FP2-F4', 'F4-C4', 'C4-P4', 'P4-O2', 'FP2-F8', 'F8-T8', 'T8-P8-0', 'P8-O2', 'FZ-CZ', 'CZ-PZ', 'P7-T7', 'T7-FT9', 'FT9-FT10', 'FT10-T8'] sfreq = 256 bandFreqs = [ {'name': 'Delta', 'fmin': 1, 'fmax': 3}, {'name': 'Theta', 'fmin': 4, 'fmax': 7}, {'name': 'Alpha', 'fmin': 8, 'fmax': 13}, {'name': 'Beta', 'fmin': 14, 'fmax': 31}, {'name': 'Gamma', 'fmin': 31, 'fmax': 40} ] # 定义STFT函数 def STFT(epochsData, sfreq, band=bandFreqs): f, t, Zxx = signal.stft(epochsData, fs=sfreq) bandResult = [] for iter_freq in band: index = np.where((iter_freq['fmin'] < f) & (f < iter_freq['fmax'])) portion = np.zeros(Zxx.shape, dtype=np.complex_) portion[:, :, index, :] = Zxx[:, :, index, :] _, xrec = signal.istft(portion, fs=sfreq) # 保存滤波后的结果 bandResult.append(xrec) return bandResult time = pd.read_csv(path_time,index_col="chb") files = sorted(os.listdir(file_dir)) for file in files: if os.path.splitext(file)[1] == '.edf': f = os.path.splitext(file)[0] f_str = str(os.path.splitext(os.path.splitext(file)[0])[0]) if i == 0: raws = mne.io.read_raw_edf(file_dir+"/" + file,preload=True,verbose=False) raws.pick_channels(ch) raws.filter(0.1,50.,method='iir') raw_d,raw_t = raws[:,:] i+=1 else: i+=1 if f_str in time.index: time.loc[f_str]['start'] = time.loc[f_str]['start'] * 256 + len(raw_t) time.loc[f_str]['end'] = time.loc[f_str]['end']*256 + len(raw_t) raw = mne.io.read_raw_edf(file_dir+"/" + file, preload=True,verbose=False) raw.pick_channels(ch) raw.filter(0.1,50.,method='iir') raws = concatenate_raws([raws,raw]) raws_d, raw_t = raws[:,:] d, t = raws[:,:] data = d*1e6 stft = STFT(d, sfreq) pointNum = d.shape[0] stftFreq = np.abs(fft.fft(stft[:pointNum])) data = np.transpose(stftFreq, axes=(1,3,2,0)) np.save(path_save+"/"+file_dir+".npy",data)
时间: 2023-06-04 14:06:51 浏览: 107
这段代码主要是导入了需要用到的一些Python库和函数,并定义了一个字符串变量path_time。其中,import语句用于导入特定的Python库和其函数或变量;from语句用于从Python库中导入特定的函数或变量;字符串变量path_time用于存储CSV文件的路径。此外,这段代码还没有执行任何具体的操作或功能,只是声明了准备要使用的工具。
相关问题
cannot import name 'psd_multitaper' from 'mne.time_frequency'
如果出现无法从'mne.time_frequency'导入'psd_multitaper'的错误,通常是因为您使用的MNE版本较旧,无法使用该函数。`psd_multitaper`函数是MNE 0.19.0及更高版本引入的,如果您的MNE版本较旧,则需要升级MNE或使用其他版本的函数来计算PSD。
下面是一个示例,演示如何使用`psd_welch()`函数计算PSD:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mne import Epochs
from mne.time_frequency import psd_welch
# 创建Epochs对象
epochs = Epochs(raw, events, event_id, tmin=-1, tmax=1, baseline=(None, 0))
# 计算PSD并绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
psd, freqs = psd_welch(epochs, fmin=1, fmax=50, proj=True, n_jobs=1)
ax.plot(freqs, np.mean(psd, axis=0), color='blue')
ax.set(xlabel='Frequency (Hz)', ylabel='Power Spectral Density (uV^2/Hz)', xscale='log', yscale='log')
# 显示图像
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用`psd_welch()`函数计算PSD,并绘制了平均PSD曲线。由于我们手动计算PSD,因此可以设置任何想要的参数,例如`ylim`参数。在这个例子中,我们将纵轴的刻度值设为对数刻度,并设置纵轴标签为“Power Spectral Density (uV^2/Hz)”,以便更好地阅读和理解图像。
cannot import name 'psd_welch' from 'mne.time_frequency
这个错误可能是因为你正在尝试使用 `psd_welch` 函数,但是该函数不在 `mne.time_frequency` 模块中。可能是因为你使用的 MNE 版本过旧,或者该函数已被移除。你可以检查一下你的 MNE 版本是否最新,并查看其文档以了解哪个函数可以替代 `psd_welch`。另外,你也可以尝试使用 `from mne.time_frequency import psd_multitaper` 来导入 `psd_multitaper` 函数,该函数可以用于计算功率谱密度。