.csvから.edfまたは他のEEG読書形式

Question

私は500hzで32チャンネルのバイナリデータを与えるGtec.NAUTILUSというEEG検出キットを使用しています。その後、データはCSV形式に変換されます。今はpython 3.5.1を使用してこれらのデータをMicrosoft Azureで処理したいと思いますが、CSVファイルはMNEライブラリ（EEGデータ分析に使用されます）では認識されません。 MNEでサポートされている他の形式もあります。 （.cnt、.edf、.bdf、.egi、.set） 追加情報@：http://martinos.org/mne/stable/manual/io.html#ch-convert

私の主な質問は次のとおりです。 - csvファイルをサポートされているフォーマットに変換するにはどうすればよいですか？

追加; - バイナリファイルをmneでサポートされているフォーマットに変換するにはどうすればよいですか？ （前の質問ができない場合）

また、 - 誰かが脳波データを処理した経験がありますか？私はデータ処理中に本質的な間違いをしていますか？

注：私はこのプロセスをMATLABのEEGデータ解析に使用していますが、Microsoft Azureではサポートしていないようです。したがって、私は互換性のためにPythonを学ぼうとしています。

ありがとうございます。サードパーティの開発者から

無料プログラム：：興味がある人のために

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http://www.biosemi.com/download.htm

Answer 1

私は、CSVファイルからEEGデータを読み取ることができるGitHubのプロジェクトEEGruntを検索。

彼らの公式サイトによると、EEGrunt & MNEすべてがパッケージNumpyに依存し、私はあなたがEEGrunt and read the raw data from memory using MNE`を使用してCSVファイルからの生データを読み取ろうとすることができると思います。

希望します。

Answer 2

MNEは、Gtecデバイスからの読み取りをサポートしていません。しかし、numpyのでCSVファイルを読み込み、MNE生のオブジェクトを作成すると、その難しいことではありません。

import numpy as np 
import mne 

# Read the CSV file as a NumPy array 
data = np.loadtxt('path/to/csv/file', delimiter=',') 

# Some information about the channels 
ch_names = ['CH 1', 'CH 2', 'CH 3'] # TODO: finish this list 

# Sampling rate of the Nautilus machine 
sfreq = 500 # Hz 

# Create the info structure needed by MNE 
info = mne.create_info(ch_names, sfreq) 

# Finally, create the Raw object 
raw = mne.io.RawArray(data, info) 

# Plot it! 
raw.plot()