eles = []; for iele = 1:length(ele) ele_tmp = ele{iele,1}; eles = [eles ele_tmp]; clear ele_tmp end data_tmp = EEG.data(eles,:,:); EEG.data = data_tmp; EEG.chanlocs=EEG.chanlocs(eles); clear eles data_tmp eeglab redraw elseif strncmp(reref_type, 'WM',2) %channel selection if strncmp(hemisphere, 'contralateral',3) reref_ele = all_ele_info(subID).WM_ref_contralateral; end data_ref = []; for iele = 1:length(ele) ele_tmp = ele{iele,1}; ref_tmp = reref_ele(iele); data_tmp = EEG.data(ele_tmp,:)-repmat(EEG.data(ref_tmp,:),length(ele_tmp),1); data_ref = cat(1,data_ref,data_tmp); fprintf('code need changed') EEG.chanlocs=EEG.chanlocs(eles); clear data_tmp ele_tmp ref_tmp end EEG.data = data_ref; clear data_ref; eeglab redraw elseif strncmp(reref_type, 'avg',4)

这段代码是对EEG数据进行参考修正的部分。根据不同的参考类型（reref_type），选择不同的参考策略。

如果参考类型为'none'，则不进行任何参考修正，直接跳过。

如果参考类型为'CAR'，则使用平均参考（Common Average Reference）进行修正。首先将所有电极的数据保存在eles变量中，然后通过循环将每个电极的数据保存到ele_tmp变量中，并将ele_tmp添加到eles变量中。接着，根据eles变量的索引，从EEG.data中提取相应的数据，并更新EEG.data和EEG.chanlocs。

如果参考类型为'WM'，则使用工作记忆参考（Working Memory Reference）进行修正。在这种情况下，根据hemisphere变量的值选择参考策略。如果hemisphere为'contralateral'，则选择对侧通道作为参考电极。首先将每个电极的数据减去相应参考电极的数据，然后将修正后的数据保存在data_ref变量中。最后，更新EEG.data和EEG.chanlocs。

如果参考类型为'avg'，则使用平均参考修正。在这种情况下，直接跳过这部分代码。

最后，通过调用eeglab的redraw函数来更新EEG数据。

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bad_chan=[]; %bad_chan=[5 13:16 19 31:32 37:40 47:48 53 61:64 66 69 76:80 85 87:92 97 107:108 113 118:125 135:136]; noisy_chan = all_ele_info(subID).noisy_chan; if strncmp(reref_type, 'bipolar', 2) %bipolar reref fprintf('need checking in bipolar reref') % I haven't changed -Yang load ([data_folder filesep para_folder filesep bipolar_folder filesep 'sub' num2str(subID,'%02d') '_' reref_type '_' subname '.mat']); data_tmp = double(EEG.data); if isa(data_tmp, 'single') data_ttmp = full(bipolar.tra)*data_tmp; else data_ttmp = bipolar.tra*data_tmp; end data_reref = data_ttmp; clear data_tmp data_ttmp EEG.data=data_reref; EEG.chanlocs=EEG.chanlocs(eles); [ALLEEG EEG CURRENTSET LASTCOM] = pop_newset(ALLEEG, EEG, CURRENTSET,'setname',[ 'S' num2str(subID,'%02d') '_r' num2str(data_run(irun)) '_rerefed']); clear data_reref eeglab redraw 解释下上述每行代码

以下是对上述每一行代码的解释：

- 第1行：声明了一个空数组`bad_chan`。
- 第3行：将注释符号`%`去掉，表示将`bad_chan`赋值为一个包含一系列通道索引的数组。这些通道被认为是有问题的，需要进行处理。
- 第4行：从`all_ele_info`结构体中获取`subID`对应的`noisy_chan`，将其赋值给变量`noisy_chan`。这个变量包含了被认为是有噪音的通道索引。
- 第6行：判断字符串`reref_type`的前两个字符是否与字符串"bipolar"相同。
- 第8行：如果满足条件，执行以下代码块。输出一条提示信息 "need checking in bipolar reref"。
- 第9行：加载一个.mat文件，其中包含了关于bipolar参考的转换矩阵等信息。
- 第10-14行：对EEG数据进行处理，根据bipolar参考的转换矩阵将数据进行重新参考。最终的结果保存在变量`data_reref`中。
- 第15行：清除临时变量。
- 第16行：将EEG数据的值替换为重新参考后的数据。
- 第17行：更新EEG数据结构体中的通道位置信息，只保留指定的电极位置。
- 第18行：使用pop_newset函数将EEG数据添加到ALLEG对象中，并设置相关参数。
- 第19行：清除临时变量。
- 第20行：重新加载EEGLAB窗口以更新可视化界面。

这段代码的作用是根据给定的条件和数据，对EEG数据进行重新参考，并对通道位置进行更新。具体实现可能需要进一步的代码。如果您有更多问题，请随时提问！

def clears(self, locator: Enum,index:int,timeout=TIMEOUT) -> None: """ 清除操作 :param locator: 元素定位表达式 :return: None """ eles = self.find_elements(locator=locator) if eles: eles[index].clear() logger.info('清除元素:{}, 元素描述:{}'.format(locator.value, locator)) else: logger.error('清除失败,开始截图') self.save_screenshot() raise Exception("元素不可清除")如何添加等待元素出现后再清除

可以使用 Selenium 中的 `WebDriverWait` 方法来等待元素出现后再进行清除操作。具体来说，可以在 `find_elements` 方法中添加一个等待逻辑，例如：

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By

def find_elements(self, locator: Enum, timeout=TIMEOUT):
    """
    查找元素
    :param locator: 元素定位表达式
    :return: WebElement对象列表
    """
    try:
        element_present = EC.presence_of_element_located((locator.type, locator.value))
        WebDriverWait(self.driver, timeout).until(element_present)
        return self.driver.find_elements(locator.type, locator.value)
    except TimeoutException:
        logger.error('定位元素超时,开始截图')
        self.save_screenshot()
        raise Exception("定位元素超时")

这里使用 `EC.presence_of_element_located` 方法来创建一个判断元素是否存在的条件，然后在 `WebDriverWait` 方法中使用该条件进行等待。如果元素在指定的时间内出现，则会返回元素列表；否则会抛出 `TimeoutException` 异常。接下来，在 `clears` 方法中调用 `find_elements` 方法时，就会等待元素出现后再继续进行清除操作。如果元素在超时时间内仍然没有出现，则会抛出异常并截图保存。