什么是EDF文件？
EDF（European Data Format）是一种用于存储生物和生理信号的标准化文件格式，广泛应用于医学领域，如脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）等长时间记录的数据存储。
EDF文件由两部分组成：头部信息（Header）和数据记录（Data Records）。头部信息包含患者信息、信号通道描述、采样率等元数据，而数据记录则按时间顺序存储实际的信号采样值。
EDF文件结构
EDF文件采用纯ASCII文本作为头部，后接二进制数据。其结构如下：
- 文件头（8个部分，共256字节）：包含版本、患者信息、记录信息、记录时长、信号数量等。
- 信号头（每信号256字节）：描述每个信号通道的名称、物理维度、数字/物理最小最大值、采样率等。
- 数据区：按记录（Data Record）组织，每个记录包含所有通道在特定时间段内的采样值。
EDF+是EDF的扩展版本，支持更丰富的注释和更高的时间精度。
如何解析EDF文件？
解析EDF文件通常包括以下步骤：
- 读取文件头（前256字节）并解析元信息。
- 根据信号数量读取相应数量的信号头（每信号256字节）。
- 计算每个数据记录的长度和数量。
- 逐个读取数据记录，并按通道分离信号数据。
- 根据数字值和物理值的转换关系（如增益）将原始数据转换为实际物理单位。
以下是一个简单的Python伪代码示例（非JS执行，仅作说明）：
# 伪代码示例
with open('example.edf', 'rb') as f:
header = f.read(256) # 读取文件头
n_signals = int(header[252:256]) # 获取信号数量
signal_headers = f.read(n_signals * 256) # 读取所有信号头
# 解析每个信号头获取采样率等信息
# 读取后续的二进制数据记录...
with open('example.edf', 'rb') as f:
header = f.read(256) # 读取文件头
n_signals = int(header[252:256]) # 获取信号数量
signal_headers = f.read(n_signals * 256) # 读取所有信号头
# 解析每个信号头获取采样率等信息
# 读取后续的二进制数据记录...
常用工具与库
虽然本页面使用原生HTML/CSS/JS，但实际解析EDF通常借助专业库：
- Python：使用
mne,pyedflib等库可轻松读取EDF文件。 - Matlab：有专门的EDF读取函数或工具箱。
- C/C++：可直接操作二进制流进行高效解析。
对于Web应用，可通过WebAssembly将C库编译后在浏览器中解析EDF文件。