PythonのMNE：連続ウェーブレットを計算する方法は？

Question

Python MNE APIは、私は、それは私が間違って何をやっている

287  # mode = "valid" 
288  decim = _check_decim(decim) 
--> 289  n_signals, n_times = X[:, decim].shape 
290 
291  # Precompute wavelets for given frequency range to save time 

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape' 

スロー私は生.FIFデータファイルにXが等しくなるとき、しかし

mne.time_frequency.cwt_morlet(X, sampling_frequency, frequencies_of_interest) 

で連続ウェーブレットを計算しなければならないと言いますか？

Answer 1

ドキュメントに記載されているように、この関数はNumPy配列で動作し、Rawのインスタンスでは動作しません。つまり、Rawオブジェクトからデータを取得する必要があります。そのためにget_data()メソッドを使用できます。

mne.time_frequency.cwt_morlet(X.get_data(), X.info['sfreq'], frequencies_of_interest)