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基于Qt5的心率变异和心率减速力分析软件源代码

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简介：
本项目提供了一个使用Qt5框架开发的应用程序源代码，专注于心率变异性（HRV）及心率减速力的深度分析。该应用旨在为医疗健康领域专业人士提供精确的数据支持工具，通过直观的用户界面展示心脏功能的关键指标。 基于Qt5实现的心率变异与心率减速力分析软件的源代码由编程能力有限的人编写，因此代码不够优雅，阅读起来可能会有困难。

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  • 基于Qt5的心率变异和心率减速力分析软件源代码
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    本项目提供了一个使用Qt5框架开发的应用程序源代码，专注于心率变异性（HRV）及心率减速力的深度分析。该应用旨在为医疗健康领域专业人士提供精确的数据支持工具，通过直观的用户界面展示心脏功能的关键指标。 基于Qt5实现的心率变异与心率减速力分析软件的源代码由编程能力有限的人编写，因此代码不够优雅，阅读起来可能会有困难。
     
  • HRVAS: 心率变异性分析软件 v1.0.0
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    HRVAS是一款专为研究与临床应用设计的心率变异性分析软件，提供全面而精确的数据解析功能，帮助用户深入理解心脏自主神经系统的活动状态。 国外开发的一款免费软件能够实现对心率的分析功能，并且该功能非常强大。
     
  • 心率变异性（HRV）
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    心率变异性（HRV）是指心跳间隔随时间变化的程度，是评估自主神经系统的功能和心血管健康的重要指标。 心率变异性（HRV）信号提取及时间频率域分析涉及对心脏电信号的详细研究，旨在通过多种方法评估心血管系统的自主神经调节功能。这一过程通常包括从原始的心电图数据中准确地识别出RR间期序列，并进一步进行时频分析以揭示不同时间段内的动态变化特征。
     
  • 心率变异性分析的分形MATLAB代码-MHRV工具箱
    优质
    简介：MHRV工具箱是一款用于进行心率变异性的复杂性评估的MATLAB插件，特别强调了分形理论的应用，为研究人员提供了一套全面、高效的分析方法。 分形Matlab代码多媒体广播电台MHRV是一个在Matlab环境下使用的工具箱，用于根据心电图（ECG）信号及RR间隔时间序列计算心率变异性（HRV）指标。该工具箱支持使用WFDB数据格式的ECG数据，并包含特征WFDB包装程序和辅助函数。 PhysioNet WFDB工具的一小部分被封装为Matlab函数，使得可以直接在Matlab环境中调用它们。例如，mhrv.wfdb.gqrs是用于QRS检测的算法；mhrv.wfdb.rdsamp可以将来自PhysioNet信号数据读取到Matlab中；而mhrv.wfdb.rdann则负责从PhysioNet注释文件中读取信息至Matlab。此外，mhrv.wfdb.wrann允许用户从Matlab的数据类型写入PhysioNet注释数据，并且通过调用函数mhrv.wfdb.wfdb_header可以从WFDB头文件（.hea）中提取记录元数据。 MHRV工具箱还支持心电图信号处理功能，能够对来自PhysioNet格式的ECG数据进行峰检测和RR间隔时间序列的抽取。例如，mhrv.wfdb.rqrs用于识别ECG信号中的R波位置（基于PhysioNet gqrs算法）。此工具箱可配置为适用于人类及动物的心电图分析。
     
  • PyHRV：一个用于分析心率变异性的心脏健康Python工具箱-源码
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    PyHRV是一款专为心脏健康研究设计的开源Python库，它提供了一系列高效、准确的方法来评估和分析心率变异性的多个参数。 pyHRV是一个开源的Python工具箱，用于从心电图（ECG）、血氧饱和度（SpO2）、血容量脉搏（BVP）或其他带有心率指示器的信号中计算最新的心率变异性（HRV）参数。通过使用pyHRV，我们旨在为专门研究、教育和应用程序开发提供一个用户友好且通用的Python工具箱。它提供了易于理解的源代码，帮助初学者了解HRV参数计算的基础知识，并为开发者提供重要的HRV分析功能，同时确保研究人员能够获得质量出版物所需的结果。 安装pyHRV可以通过pip工具进行（适用于Python 2和3）： ``` pip install pyhrv ``` 依赖关系： - 光谱 详细的文档和教程可以在ReadTheDocs上找到。
     
  • HRV分析：Python心率变异性工具包
    优质
    HRV分析：Python心率变异性工具包是一款专为研究人员和开发者设计的开源库，利用Python语言提供全面的心率变异性数据处理与分析功能。 HRVanalysis是用于对RR间隔进行心率变异性分析的Python模块，建立在SciPy、AstroPy、Nolds和NumPy的基础上，并根据GPLv3许可分发。该库自2018年7月开始开发，属于研发团队项目的一部分，由Robin Champseix维护。 安装/先决条件 用户可以通过pip简单地安装hrv-analysis： ``` $ pip install hrv-analysis ``` 也可以通过克隆存储库并运行`python setup.py install`来安装： 依存关系 HRVanalysis需要以下环境： - Python（>=3.6）
     
  • 基于心率变异性的睡眠分期方法
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    本研究提出一种利用心率变异性分析进行睡眠自动分期的方法，旨在提供非侵入性、高精度的睡眠质量评估工具。 研究睡眠分期对于检测、预防和治疗睡眠疾病具有重要的临床意义。
     
  • HRV分析：一套用于从心电图数据集中提取心率变异性和进行功率谱分析的程序
    优质
    简介：本程序专为从心电图数据中提取心率变异性（HRV）并执行功率谱分析而设计，助力深入研究心脏自主神经系统活动。 HRV分析涉及一组用于从心电图数据集中提取心率变异性及其功率谱的程序。 对于功率谱分析，采用了四种不同的方法：a) 傅立叶变换 b) 韦尔奇周期图（基于傅立叶） c) Burg 自回归 d) Yule-Walker 自回归 如果您需要使用或修改这些程序，请参考以下文献： ML Stavrinou、GC Sakellaropoulos、E. Trachani、V. Sirrou、P. Polychronopoulos、G. Nikiforidis 和 E. Chroni 的《心率变异性光谱分析中的方法论问题：在癫痫患者中的应用》，发表于生物医学信号处理和控制期刊，第 13 卷，第 1-7 页，2014 年。 此外，在以下论文中也使用了这些程序： E. Trachani、C. Constantoyannis、GC Sakellaropoulos 和 ML Stavrinou 的《不受深部脑刺激影响的帕金森病心率变异性》。
     
  • ECG 类用于心率变异性分析：心电图信号的处理、分割与分析 - MATLAB开发
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    这段文字介绍了一个基于MATLAB的心电图(ECG)类库，专门针对心率变异性的分析。它涵盖了心电图信号处理、精准的心拍定位以及全面的数据解析功能，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具来深入探究心脏健康状态。 该类旨在方便分析心电图（ECG）信号及其组成部分。通过以下命令创建 ECG 对象：`（varName）= ECG（信号，采样频率，名称（可选））` 注意：输入的信号必须以数字数组的形式提供。 一旦对象被创建，执行 `varName.init` 将消除偏移和趋势，并识别峰值。随后计算包括心率变异性指标如BPM、SDNN、RMSSD、NN50、pNN50等参数以及IBI（平均值与范围）、低频及高频功率及其比率。 一系列绘图命令可以用于检索这些信息，该类还支持庞加莱图分析和信号的频率分析。此外，还可以进行HRV分析，并使用直方图展示结果。 ECG 对象可以通过内置命令重新采样、过滤或分段处理。但需注意，在执行上述操作后需要再次初始化数据以确保计算准确性。 `segmentECG` 命令可以创建一系列长度相等的 ECG 段，其数量由输入决定。通过 `varName.segmentInit` 可进一步为每个片段进行数据分析并获取所有相关参数值。
     
  • Python心率分析软件包for PPG和ECG信号: heartrate_analysis_python
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    heartrate_analysis_python是一款专为PPG（光电容积脉搏波描记法）与ECG（心电图）信号设计的心率分析Python软件包，提供高效、精确的信号处理及心率监测功能。 喜欢HeartPy吗？别忘了给予支持！ HeartPy V1.2现已发布！此次更新将软件包的结构重新设计为单独模块，以准备进行下一次重大升级，该升级将会增加许多分析扩展功能，并且标志着开发HeartPy GUI的第一步。由于HeartPy一直在稳步增长并变得复杂难以管理在一个文件中保存所有内容，因此进行了此结构调整。不过API保持不变。 现在，“示例”文件夹已添加到存储库中，并将很快展开使用说明。目前有两个笔记本教程来展示如何分析来自智能手表和智能环的ppg信号的方法。 此外还增加了对色盲的支持，请参阅安装指南进行设置，另外HeartPy也已经在PIP上可以下载了。请注意，Github始终拥有最新版本。 官方文档现已上线！Python 2.7环境下该模块也可以正常运行，不过需要注意的是，尽管可以在Python 2.7环境中编译和使用此模块，但建议尽量更新到更高版本的Python环境以获得更好的支持与兼容性。