先占个坑，后续有空可以加SEED数据读取的完整版
首先调用scipy.io模块中的loadmat()函数将脑电数据从mat文件中读取为ndarray数据，此时每个试次数据为二维数据结构，矩阵每个点表示i通道上时间j的电位差。随后针对每个试次，建立其对应的Raw数据结构，设定相关info信息。
info = mne.create_info(ch_names,ch_types,sfreq)创建info结构，
raw = mne.io.RawArray(data,info)创建Raw数据结构。
info信息包括电极各通道的名称、所表示的数据类型(如EEG、EMG等)、采样率与电极空间位置信息。
可将读取后的脑电数据另存为fif格式文件，方便后续实验时读取。
raw.save("raw1.fif")
raw.plot()函数可以对原始脑电数据信息进行展示。
更复杂的使用可以参见MNE文档关于Raw结构的API：
https://mne.tools/dev/generated/mne.io.Raw.html#mne.io.Raw
或者MNE完整的教程文档：
https://mne.tools/dev/auto_tutorials/index.html