for i in range(len(psg_fnames)): raw = read_raw_edf(psg_fnames[i], preload=True, stim_channel=None) sampling_rate = raw.info['sfreq'] raw_ch_df = raw.to_data_frame(scaling_time=100.0)[select_ch] raw_ch_df = raw_ch_df.to_frame() raw_ch_df.set_index(np.arange(len(raw_ch_df)))解释这行代码

这行代码是使用 Python 语言编写的，使用了一个 for 循环来遍历一个名为 psg_fnames 的列表，其中每个元素都是一个 PSG 文件的文件名。在循环中，使用 read_raw_edf 函数读取 PSG 文件，并将其预加载到内存中。然后，从读取的数据中获取采样率，并使用 to_data_frame 函数将所选通道的原始数据转换为 Pandas 数据帧。最后，使用 set_index 函数将数据帧的索引设置为一个新的整数数组。

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raw = read_raw_edf(psg_fnames[i], preload=True, stim_channel=None)解释这行代码

这行代码是使用Python语言中的一个函数read_raw_edf来读取一个EDF文件的原始数据，并将其存储在变量raw中。其中，psg_fnames[i]是EDF文件的路径，preload=True表示在读取数据时将其全部加载到内存中，stim_channel=None表示不使用刺激通道。

def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: #word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) word = seg_word.word find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: if word in synonym_origin: index = synonym_origin.index(word) word = synonym_new[index] word_list.append(word) return (" ").join(word_list) data["content"]=data.content.astype(str) data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)加入正则表达式进行数据清洗

这段代码是一个用于中文分词和数据清洗的函数。首先，它使用了jieba库加载用户自词典，并初始化。然后，它尝试打开停用词文件，如果失败则将停用词列表设置为空并打印错误信息。接下来，它定义了一个停用词列表和一个词性标注列表。在进行分词时，对每个分词结果，它会检查是否为停用词或长度小于2，如果是则忽略；否则，它会检查该词的词性是否在标注列表中，如果是则将该词加入到结果列表中。最后，它将结果列表中的词用空格连接起来，作为分词结果返回。

在使用该函数时，它会将输入数据中的content列转换为字符串类型，并将分词结果保存在新的列content_cutted中。同时，它也使用了正则表达式进行数据清洗，但具体是什么样的清洗操作需要看stop_file和synonym_origin、synonym_new文件中的内容。