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)))解释这段代码

这段代码的作用是将原始数据(raw)按照指定的时间缩放(scaling_time=100.0)，然后选择其中的某些列(select_ch)，并将其转换为数据框(raw_ch_df)，最后将数据框的索引设置为从0开始的连续整数。

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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。

for datalen_dir in ['max', 'min']: wsj_path = os.path.join(wsj_root, datalen_dir, splt) scaling_path = os.path.join(wsj_path, SCALING_MAT) scaling_dict = sio.loadmat(scaling_path) scaling_wsjmix = scaling_dict[scaling_key] n_utt, n_srcs = scaling_wsjmix.shape scaling_noise_wham = np.zeros(n_utt) scaling_speech_wham = np.zeros(n_utt) speech_start_sample = np.zeros(n_utt) print('{} {} dataset, {} split'.format(sr_dir, datalen_dir, splt))

这段代码看起来像是在处理音频数据，可以看到其中涉及到了路径拼接、读取 mat 文件、以及对数组的操作等操作。具体来说，代码中的 for 循环是在遍历数据集的不同部分（'max' 和 'min'），然后将对应的文件路径拼接起来。接下来，代码使用 scipy 库中的 sio.loadmat() 函数读取 mat 文件，并将读取到的数据存储在 scaling_dict 变量中。然后，代码从 scaling_dict 中提取出 scaling_key 对应的值，这个值是一个矩阵，代表混合信号的缩放系数。代码接着计算了 scaling_noise_wham 和 scaling_speech_wham 两个数组，这两个数组分别代表了噪声信号和语音信号的缩放系数。最后，代码还计算了 speech_start_sample 数组，这个数组代表了每个数据段的起始样本点。整个代码段的作用是对音频数据进行一些预处理，以便后续的处理和分析。