如何使用Python分析和处理EDF文件

一、EDF文件概述

EDF（European Data Format）文件是医学领域中一种常见的数据存储格式，用于记录脑电图、心电图等多种生物电信号。每个EDF文件包括一个头部和多个信号记录。头部包含一些全局信息和每个信号的元数据，每个信号记录包含该信号的采样点序列。Python有一些库可以用于读取、处理和分析EDF文件。

二、Python常用库介绍

1. PyEDFlib

PyEDFLib是一个纯Python实现的EDF文件格式读取和写入库，基于EDFLib C库。支持Python 2和3。

2. MNE-Python

MNE-Python是一款用于处理脑电生理学和磁共振成像数据的Python库。它支持许多数据格式，包括EDF文件。

3. Biosppy

Biosppy是一个生物信号处理库，其中包含许多用于处理生物信号的工具。它支持多种格式的生物信号文件，包括EDF文件。

三、使用PyEDFlib读取EDF文件示例

import pyedflib

# 打开EDF文件
f = pyedflib.EdfReader("data.edf")

# 打印头部信息
print("头部信息：", f.getHeader())

# 打印信号信息
n = f.signals_in_file
signal_labels = f.getSignalLabels()
for i in range(n):
    print("信号{}：采样率={}，参考电压={}，标签={}".format(i+1, f.getSampleFrequency(i), 
                                                  f.getPhysicalMinimum(i), signal_labels[i]))

# 读取记录信号
signal = f.readSignal(0)
print("记录信号采样点数：", len(signal))

# 关闭文件
f._close()

四、使用MNE-Python读取和处理EDF文件示例

import mne

# 读取EDF文件
raw = mne.io.read_raw_edf("data.edf")

# 打印头部信息
print("头部信息：", raw.info)

# 绘制EEG记录
raw.plot()

五、使用Biosppy读取和处理EDF文件示例

import biosppy.signals.eeg as eeg

# 读取EDF文件
data, header = eeg.read_edf("data.edf")

# 打印头部信息
print("头部信息：", header)

# 计算波形特征
features = eeg.eeg_features(data, header["sample_rate"])
print("特征：", features)