应用错误收集

我有大脑数据的高维数据，我想用R来探索。

由于我是数据科学家，我真的不使用Matlab，而是使用R和Python。不幸的是，我正在使用的团队正在使用Matlab来记录信号。因此，对于那些对数据科学感兴趣的人，我有几个问题。

Matlab文件，记录数据，是具有以下尺寸的单个对象： 1000 * 32 * 6000

1000：表示信号的采样率。

32：表示频道数。

6000：表示以秒为单位的时间，因此为1小时40分钟。

我面临的问题/挑战：

我将“mat”文件转换为CSV文件，因此我可以在R中使用它们。但是，CSV文件是二维文件，尺寸为：1000 * 192000。

CSV文件相当大，约为1.3千兆字节。 有没有更好的方法将“mat”文件转换为与R兼容的东西，尺寸较小？我用readMat试过“R.matlab”，但确实如此与第7版Matlab不兼容;所以我试着保存为V6版本，但它说“错误：无法分配大小为5.7 Gb的矢量”
读取CSV文件所需的时间相当长！它需要大约9分钟加载数据。那就是使用“fread” base R函数read.csv需要永远。 有没有更好的方法更快地读取文件？
一旦我将数据读入R，它就是1000 * 192000;虽然它实际上是 1000 * 32 * 6000。 有没有办法在R中拥有多维对象，在给定时间访问信号和时间帧变为更容易。 就像数据集[1007,2]，这将是时间框架 1007秒和频道2. 我想以这种方式访问它的原因是比较时间框架，并相互绘制。

任何问题的答案都将不胜感激。