就是用python语言对chb-mit多通道脑电数据集第一个病人数据进行高通滤波0.5hz，陷波滤波50hz

可以使用Python中的`mne`库来读取并处理EEG数据。

首先，需要安装`mne`库，可以使用以下命令：

pip install mne

接下来，可以使用以下代码读取数据，并进行高通滤波和陷波滤波：

import mne

# 读取数据
raw = mne.io.read_raw_edf('文件路径/chb01_01.edf')

# 应用高通和陷波滤波
raw.filter(l_freq=0.5, h_freq=50, picks='eeg')

其中，`mne.io.read_raw_edf()`函数用于读取EDF文件，`l_freq`参数和`h_freq`参数用于设置高通滤波和陷波滤波的频率，`picks`参数用于选择要过滤的通道类型。在这里，我们只选择EEG通道进行滤波。最终，`raw`对象将包含已经进行高通滤波和陷波滤波的EEG数据。