Python实现- ValueError:未对齐的形状

Question

我试图在python中实现一个公共平均引用函数。其思想是计算所有EEG通道上的信号平均值，并在每个时间点从每个通道的EEG信号中减去它。这个函数的输入是一个名为NumPy数组的试用。测试是一个三维数组，包含这种形式的脑电数据：(试验x时间x通道)。例如：

trials.shape is (240, 2048, 17) 

输出将是经过处理的信号阵列。这是我目前的代码：

# Common Average Reference
import numpy as np

def car(trials):
    signal = []
    for tr in trials:
        tr = np.subtract(tr,(np.dot(np.mean(tr, axis=1), np.ones((0, np.size(tr, axis=1))))))
        signal.append(tr)
        
    return signal

Bnd返回此错误：

ValueError: shapes (2048,) and (0,17) not aligned: 2048 (dim 0) != 0 (dim 0)

你对如何解决这个问题有什么建议吗？提前谢谢你！

Answer 1

喔-我不明白共同平均数的定义。正如沃伦·韦克塞 评论中指出的那样，汽车是每个电极上的值，而不是随着时间的推移。因此，平均应该通过通道维数来计算。使用keepdims=True使形状兼容，以便仍然可以通过广播进行减法：

>>> car = np.mean(trials, axis=2, keepdims=True)
>>> car.shape
(240, 2048, 1)

你可以利用NumPy的广播业

>>> import numpy as np
>>> trials = np.random.random((240, 2048, 17))
(WRONG) >>> car = np.mean(trials, axis=0) # calculate the Common Average Reference across all the trials for each channel
>>> car.shape
(2048, 17)
>>> tnew = trials - car