Python使用mne从.csv文件中读取脑电数据？

Question

我想使用Python的mne库。我有一个包含EEG data的.csv文件。第一列是Time (ms)，接下来的16列是16个通道的EEG data。采样率为2048 is。我想用mne来分析数据。我尝试过mne.io.RawArray，但得到错误：ValueError: len(data) does not match len(info["ch_names"])。我该怎么办？

我尝试过的代码：

import numpy as np
import pandas as pd 
import mne

path = 'my path'
data = pd.read_csv(path + 'file.csv', 
                   skiprows=0, usecols=[*range(0, 17)]) 
ch_names = ['CH 1', 'CH 2', 'CH 3', 'CH 4', 'CH 5', 'CH 6', 'CH 7', 'CH 8', 'CH 9',
            'CH 10', 'CH 11', 'CH 12', 'CH 13', 'CH 14', 'CH 15', 'CH 16']

sfreq = 2048 
info = mne.create_info(ch_names = ch_names, sfreq = sfreq)
raw = mne.io.RawArray(data, info)
raw.plot()

样本数据截图所附。请注意，还有另一列“通道16”未显示。EEG sample data 16 channels

Answer 1

您的数据框具有作为列的通道。但,

raw = mne.io.RawArray(data, info)

这需要以行的形式显示通道。尝试传递data.transpose()