Python 中 MNE 读取EEG竞赛数据绘图和提取epoch（gdf格式）
上一篇文章中介绍了研究读取gdf格式数据的心路历程，绕了半天竟然直接操作就可以。本来以为会很容易，毕竟数据都已经成功读入了，可是我又错了，弄了好久读取的数据绘图都不对（打印看数据是对的），感觉是mne的一个bug，在Github上提issue可是网络不给力，图片死活传不上，最后给开发团队发了封邮件，也不知道能不能回我。。。。好在经过不懈努力，试了多种方法，总算有一种方法可以成功绘制数据图像了。
问题描述，读取数据绘图，可以明显看出EEG数据绘制的图像有问题。
rawDataGDF = mne.io.read_raw_gdf("B0101T.gdf",preload=True,eog=['EOG:ch01', 'EOG:ch02', 'EOG:ch03'])
rawDataGDF.plot()
打印输出数据查看，并没有发现异常。
又尝试了N多的方法，也没有定位到问题的根本原因，虽然严重怀疑是描述信息（info）有问题，可是比对了好久也没有发现异常。最后没办法了尝试自己构造RawArray数据结构，虽然麻烦一些，也是最后的办法了，好在这个方法可行。
sfreq = 250
data = np.squeeze(np.array([rawDataGDF['EEG:Cz'][0], rawDataGDF['EEG:C3'][0], rawDataGDF['EEG:C4'][0]]))
ch_types = ['eeg', 'eeg', 'eeg']
ch_names = ['EEG:Cz', 'EEG:C3', 'EEG:C4',]
info = mne.create_info(ch_names=ch_names,sfreq=sfreq,ch_types=ch_types)
raw = mne.io.RawArray(data, info)
raw.plot(n_channels=3,show=True)
最后将代码整理了下，用于处理EEG竞赛的数据，嗯嗯，真香~~
import mne
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib auto
#文件路径和文件名称
path = "F:\\BaiduNetdiskDownload\\BCICompetition\\BCICIV_2b_gdf\\"
fileName = "B0101T"
#事件的对应关系
eventDescription = {'276': "eyesOpen", '277': "eyesClosed", '768': "startTrail", '769':"cueLeft", '770':"cueRight", '781':"feedback", '783':"cueUnknown",
'1023': "rejected", '1077': 'horizonEyeMove', '1078': "verticalEyeMove", '1079':"eyeRotation",'1081':"eyeBlinks",'32766':"startRun"}
# 读取原始数据
rawDataGDF = mne.io.read_raw_gdf(path+fileName+".gdf",preload=True,eog=['EOG:ch01', 'EOG:ch02', 'EOG:ch03'])
# 定义数据通道和通道类型
ch_types = ['eeg', 'eeg', 'eeg','eog','eog','eog']
ch_names = ['EEG:Cz', 'EEG:C3', 'EEG:C4','EOG:ch01', 'EOG:ch02', 'EOG:ch03']
# 创建数据的描述信息
info = mne.create_info(ch_names=ch_names, sfreq=rawDataGDF.info['sfreq'], ch_types=ch_types)
# 创建数据结构体
data = np.squeeze(np.array([rawDataGDF['EEG:Cz'][0], rawDataGDF['EEG:C3'][0], rawDataGDF['EEG:C4'][0], rawDataGDF['EOG:ch01'][0] , rawDataGDF['EOG:ch02'][0] ,rawDataGDF['EOG:ch03'][0]]))
# 创建RawArray类型的数据
rawData = mne.io.RawArray(data, info)
rawData.plot()
# 获取事件
event,_= mne.events_from_annotations(rawDataGDF)
print(event)
event_id = {}
for i in _:#整理event_id
event_id[eventDescription[i]] = _[i]
# 提取epoch
epochs = mne.Epochs(rawData,event,event_id, tmax=1.5 ,event_repeated = 'merge')
epochs.plot()
ev_left = epochs['cueLeft']
ev_left.plot()
原始数据图像
epochs数据图像
左手对应得epoch
