如何将离散小波变换应用于脑电信号？

Question

我有EEG睡眠数据集，在选择一名患者后，我开始应用一些预处理，以便对原始数据应用dwt，我删除了一些通道（eog，emg，ecg），因为我只需要eeg通道（fpz-cz，pz-oz）；我提取了注释和事件，当我想对我的原始数据应用离散小波变换时，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

多谢各位