脑电数据分割以达到数据增广的目的

目前在进行基于脑电信号的情绪识别算法研究。获取到的数据是.mat格式的。为了增大训练样本，计划将一个被试的脑电信号进行分割。

准备使用matlab或者python进行处理。

想将脑电信号按照1s的间隔进行分割，采样率为200Hz。

望采纳

您可以使用 scipy 库中的 loadmat 函数来读取 .mat 文件中的脑电信号数据。然后，您可以使用 numpy 库中的 reshape 函数将数据转换为适合进行分割的形状。接下来，您可以使用 numpy 库中的 array_split 函数将数据按照1s的间隔进行分割。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.io import loadmat

# 读取 .mat 文件中的脑电信号数据
data = loadmat('eeg_data.mat')

# 将数据转换为适合进行分割的形状
eeg_signals = data['eeg_signals'].reshape(-1, 200)

# 将数据按照1s的间隔进行分割
eeg_signals_split = np.array_split(eeg_signals, eeg_signals.shape[0]/200)

在上面的代码中，首先使用 scipy 库中的 loadmat 函数读取了 .mat 文件中的脑电信号数据。然后，使用 numpy 库中的 reshape 函数将数据转换为适合进行分割的形状。最后，使用 numpy 库中的 array_split 函数将数据按照1s的间隔进行分割。