Python 数组stockwell变换-元组索引超出范围

我从脑电信号表中构造了一个矩阵，并从矩阵中导出了一个数组。数组是形状（4097*100）但当我在数组stockwell变换函数中传递此数组时，我得到一个错误：元组索引超出范围

#data1 = np.asarray(matrix)

matrix.shape (4097, 100)

tfr = tfr_array_stockwell(matrix,173)

IndexError                                Traceback (most recent call last) <ipython-input-78-abab5d5223f4> in <module>
      1 #data1 = np.asarray(matrix)
      2 
----> 3 tfr = tfr_array_stockwell(matrix,173)

~/.local/lib/python3.6/site-packages/mne/time_frequency/_stockwell.py in tfr_array_stockwell(data, sfreq, fmin, fmax, n_fft, width, decim, return_itc, n_jobs)
    170     """
    171     n_epochs, n_channels = data.shape[:2]
--> 172     n_out = data.shape[2] // decim + bool(data.shape[2] % decim)
    173     data, n_fft_, zero_pad = _check_input_st(data, n_fft)
    174

#data1=np.asarray（矩阵）
矩阵形状（4097100）
tfr=tfr\u阵列\u斯托克韦尔（矩阵，173）
索引器回溯（最后一次调用）
1#数据1=np.asarray（矩阵）
2.
---->3 tfr=tfr\u阵列\u斯托克韦尔（矩阵，173）
tfr\u数组中的~/.local/lib/python3.6/site-packages/mne/time\u frequency//u stockwell.py\u stockwell（数据、sfreq、fmin、fmax、n\u fft、宽度、分米、返回itc、n\u作业）
170     """
171 n_时代，n_通道=数据。形状[：2]
-->172 n_out=data.shape[2]//decim+bool（data.shape[2]%decim）
173数据，n\u fft，零焊盘=\u检查\u输入\u st（数据，n\u fft）
174

索引器错误：元组索引超出范围

#data1 = np.asarray(matrix)

matrix.shape (4097, 100)

tfr = tfr_array_stockwell(matrix,173)

IndexError                                Traceback (most recent call last) <ipython-input-78-abab5d5223f4> in <module>
      1 #data1 = np.asarray(matrix)
      2 
----> 3 tfr = tfr_array_stockwell(matrix,173)

~/.local/lib/python3.6/site-packages/mne/time_frequency/_stockwell.py in tfr_array_stockwell(data, sfreq, fmin, fmax, n_fft, width, decim, return_itc, n_jobs)
    170     """
    171     n_epochs, n_channels = data.shape[:2]
--> 172     n_out = data.shape[2] // decim + bool(data.shape[2] % decim)
    173     data, n_fft_, zero_pad = _check_input_st(data, n_fft)
    174

看起来它在3D数组（您提供的是2D数组）中分别出现（时代、频道、时间）。尽管文档字符串中说：

要转换的信号。只要最后一个维度是时间，就支持任何维度

……似乎不是这样说的

我对脑电图数据的了解还不够多，不能说其他任何事情，但也许这会给你一个线索，告诉你发生了什么。如果没有，我会尝试：

tfr = tfr[None, :, :]

添加单个“历元”维度（假设时间已经在

tfr

的最后一个轴上）