问题描述
我有EEG
个睡眠数据集,选择一名患者后,我开始进行一些预处理,以便将dwt应用到原始数据上,我删除了一些通道(eog
,emg
,ecg
),因为我只需要eeg
(fpz-cz
,pz-oz
);当我想在我的原始图像上应用离散小波变换时,我也提取了注释和事件,我得到了错误:
import mne
from mne.datasets.sleep_physionet.age import fetch_data
from mne.time_frequency import psd_welch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt
[a] =fetch_data(subjects=[1],recording=[1])
raw = mne.io.read_raw_edf(a[0])
annotation=mne.read_annotations(a[1])
raw.set_annotations(annotation,emit_warning=False)
new_order = ['EEG Fpz-Cz']
raw = raw.copy().reorder_channels(new_order)
print(raw.ch_names)
raw.plot(duration=60)
waveletname='sym5'
coeff = pywt.wavedec(raw,waveletname,level = 6)
error : All picks must be < n_channels (1),got 1
谢谢。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)