【Python】关于训练离线分类器run_trainer的数据导入

run_trainer：
数据输入
　　raw, events= pu.load_multi(ftrain, spfilter=spfilter, multiplier=multiplier)
　　其中函数主要是用了pu.load_multi

　　raws= mne.io.RawArray( signals, raw.info )

　　　　　　 见http://www.nmr.mgh.harvard.edu/mne/stable/generated/mne.io.Raw.html

　　　　　　signals来源于signals= raw._data     raw=mne.io.Raw(rawfile, preload=True)

　　　　　　　　　　见http://www.nmr.mgh.harvard.edu/mne/stable/generated/mne.io.Raw.html

　　　　　　　　　　类 class mne.io.Raw(fname, allow_maxshield=False, preload=False, add_eeg_ref=False, verbose=None) 

　　　　　　　　　　rawflie是文件列表，支持FIF等格式  preload=True是是否预加载到内存中，预加载更快，默认是Faulse。 add_eeg_ref是设置参考，默认取通道平均作                             为参考

　　　　　　raw.info是个字典,具体属性见 http://www.nmr.mgh.harvard.edu/mne/stable/generated/mne.Info.html#mne.Info
　　events= mne.find_events( raws, stim_channel=‘TRIGGER‘, shortest_event=1 )

　　　　　　见 http://www.nmr.mgh.harvard.edu/mne/dev/generated/mne.find_events.html                     

【Python】关于训练离线分类器run_trainer的数据导入

原文：http://www.cnblogs.com/heygay/p/6696778.html