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从PPG信号中获得心率和呼吸率的源码。

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简介:
NS_Repo1 从 PPG 信号中提取心率和呼吸率。Gittrial1.py 是我用于探索 Git 存储库运作机制的文件。 New1.py [从 PPG 数据中提取心率和呼吸率]: 首先,我着手对数据进行可视化处理。随后,我分别提取了两列数据,以便能够绘制图表并有效地进行后续的数据处理。为了初步评估原始数据,我进行了周期图分析,旨在识别其中潜在的有用信息。 心率: 在确定需要对数据进行过滤后,我尝试实施一个带通滤波器,该滤波器将应用于特定频率范围,以确保这些频率值位于可能的心率范围内。 我设定了低截止频率为 2 Hz 和高截止频率为 8 Hz,并谨记该滤波器的带通特性以及所需的频率范围(60-200 Hz)。 我将此滤波器应用于 PPG 数据,并生成了原始信号与滤波后的信号的对比图。 为了确定滤波后的数据的频率分布情况,我绘制了其周期图,从而能够找到与最大功率谱密度 (PSD) 相对应的频率值。 接着,我计算并展示了与最大 PSD 相对应的频率。 最后, 我利用特定频率来计算心率并将其结果呈现出来。

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  • NS_Repo1: PPG
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    NS_Repo1项目提供了一套用于分析PPG(光电容积脉搏波)信号以提取心率和呼吸率的代码库,适用于研究及开发人员。 NS_Repo1 中的 Gittrial1.py 文件用于从 PPG 信号中提取心率和呼吸率,这是为了理解 Git 存储库的工作方式而创建的一个试验性文件。 在 New1.py 文件中,我首先进行了数据可视化。分别抽取了两列数据进行绘制,并对原始数据进行了初步周期图分析以寻找可能的信息价值。 对于心率的提取部分,在意识到需要过滤数据之后,尝试启动了一个带通滤波器来筛选出潜在的心率频率范围内的信号。选择的截止频率为:低截止频率 2 Hz 和高截止频率 8 Hz(考虑到所需的心率频谱在60-200Hz范围内)。将该滤波器应用于 PPG 数据,并绘制了原始和过滤后的数据图。 接着,我分析了滤波后信号的周期图以确定最大功率谱密度 (PSD) 对应的频率。计算并展示了与最大 PSD 相对应的频率值。最后,基于所得到的具体频率值进行了心率计算并显示结果。
  • 非接触式检测系统_郭健_非接触式检测系统
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    《非接触式呼吸和心率信号检测系统》是由郭健主导开发的一种创新技术,该系统能够远程、无感地监测人体的呼吸频率与心跳速率,适用于医疗健康监控及睡眠质量分析等领域。 非接触式呼吸与心率信号检测系统是一种能够远程监测人体呼吸和心跳的设备,无需直接接触皮肤或身体即可获取准确的数据。这种技术在医疗监护、睡眠研究以及运动健康监控等领域有着广泛的应用前景。通过利用先进的传感器技术和算法分析,该系统可以有效捕捉细微的生命体征变化,并提供实时反馈,为用户提供便捷且高效的健康管理方案。
  • 电数据提取.zip
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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。
  • 卡尔曼滤波在ADS1292监测应用
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    本文探讨了卡尔曼滤波技术在ADS1292生物传感器上进行呼吸与心率监测的应用,展示了其有效提升信号处理精度及稳定性。 ADS1292模块的呼吸和心率采集使用了卡尔曼滤波算法代码如下: ```c #include stdlib.h #include rinv.c int lman(int n, int m, int k, double f[], double q[], double r[], double h[], double y[], double x[], double p[], double g[]) { int i,j,kk,ii,l,jj,js; double *e,*a,*b; e = (double *)malloc(m*m*sizeof(double)); l = m; if (l < n) l = n; a = (double *)malloc(l*l*sizeof(double)); b = (double *)malloc(l*l*sizeof(double)); // 这里应该有卡尔曼滤波算法的具体实现 } ``` 注意,上述代码是使用了卡尔曼滤波器的函数定义。其中包含了一些初始化和内存分配的操作,并且需要具体地填充卡尔曼滤波算法的核心部分以便正确运行。
  • 利用EMDCEEMDAN算法进行检测实例(消除旁瓣干扰,测定跳频)附MATLAB代.zip
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    本资源提供了一种基于EMD与CEEMDAN算法处理呼吸心跳信号的方法,旨在有效去除呼吸旁瓣干扰并准确测量心率。包含详细MATLAB实现代码。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,内含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容:标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到更多相关信息。 4. 适合人群:本科和硕士阶段的学生以及进行教研学习的研究人员使用。 5. 博客介绍:热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,致力于技术与个人修养同步提升。
  • 基于MATLAB生理估算算法.zip
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    本资源提供了一种在MATLAB环境下运行的算法,用于从各种生理信号数据中准确估计呼吸速率。该工具箱包含了详细的文档和示例代码,便于用户理解和应用。 在医疗健康领域,生理信号的分析对于监测患者健康状况至关重要,其中呼吸速率(Respiratory Rate, RR)是一项基本的生命体征。压缩包“matlab从生理信号估计呼吸速率的算法.zip”提供了使用MATLAB语言实现从生理信号中估计呼吸速率的方法。MATLAB是一种强大的数学计算和编程环境,在科学研究与工程计算领域广泛应用,尤其是在信号处理及数据分析方面表现出色。 文件可能包含了一个完整的MATLAB项目,包括源代码、数据文件、文档和示例等内容。通常这样的项目会提供一个主函数用于读取生理信号数据,并进行预处理后应用特定算法提取呼吸周期并最终计算出呼吸速率。以下是涉及的主要步骤与知识点: 1. **数据读取及预处理**:MATLAB的`load`函数可以加载来自各种传感器(如心电图、血氧饱和度或胸部加速度计)的数据,进行滤波去除噪声以及信号平滑等操作。 2. **特征提取**:呼吸速率通常通过检测幅度和频率变化来识别。例如,在ECG中R波峰值可用来估计呼吸周期;而加速度计的峰谷值可能反映人体呼吸运动的变化情况。MATLAB中的`findpeaks`函数可以帮助寻找这些关键点。 3. **呼吸周期估算**:确定特征点后,通过计算相邻特征点之间的时差可以得到呼吸周期。这可以通过滑动窗口方法或基于模式识别算法(如模板匹配)实现。 4. **呼吸速率的计算**:单位时间内发生的完整呼吸次数即为呼吸频率。将每个完整的呼吸周期时间取倒数并乘以时间单位(通常是分钟),即可得出具体的数值结果。 5. **性能评估**:为了验证算法准确性,需要与已知参考标准进行比较分析常用的评价指标包括均方误差、相关系数和Bland-Altman图等统计方法。 6. **可视化展示**:MATLAB的`plot`函数可以用来显示原始信号及其预处理结果,并将呼吸周期估计情况直观呈现出来以帮助理解和调试算法效果。 7. **代码组织与注释**:良好的项目结构及清晰的文档说明对于维护性至关重要。建议使用函数和类定义来实现模块化编程,同时在每个部分添加详细的参数意义解释作为备注信息。 8. **文档编写**:“说明.txt”文件可能涵盖项目的背景介绍、操作指南、算法原理以及参考文献等内容以帮助用户更好地理解和应用项目内容。 通过研究并理解这个MATLAB项目,我们可以学到从原始生理信号中提取有用信息的方法。这对于医疗监测、健康追踪和疾病诊断等领域具有重要意义。
  • 电图提取——基于ECG R波方法
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    本研究介绍了一种利用心电图(ECG)R波来提取呼吸信号的新方法。通过分析和处理ECG信号中的特定模式,可以有效分离并获取呼吸活动信息,为医疗诊断提供新视角。 函数 y=edr(varargin) 定义为:y = edr(数据类型、信号、r_峰值、fs、pqoff、jpoff、增益_ecg、通道、显示)。此函数基于QRS复数下的有符号区域,从给定单导联心电图信号中计算出心电图衍生的呼吸(edr)信号。
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    Ukefu是一款开源的Java呼叫中心系统,提供全面的客户服务解决方案。它采用模块化设计,易于集成和定制,适合各种规模的企业使用。 该项目基于优客服呼叫中心系统进行开发,并已发布v3.0.0版本。优客服是一个多渠道融合的客户支持服务平台,包括WebIM、微信、电话、邮件及短信等多种接入方式,最新版2.2.0已经集成了智能机器人功能。 特别需要注意的是:根据商业友好的Apache v2开源协议规定,在分发或销售包含优客服源代码或二进制程序的产品时,必须保留优客服的文字和图片标识,并注明原作者。在以下特定情况下需要遵守此要求: 1. 利用优客服的全部或者部分资源(包括但不限于源代码、文档及界面等)进行著作权登记、专利申请或其他与知识产权相关的法律文书工作; 2. 将含有优客服元素的产品用于商业销售活动中; 3. 使用优客服提供的内容或信息参与国家和地方政府的补贴项目或相关计划。 任何机构和个人若利用优客服的部分或者全部资源申请取得著作权证或是专利,不得将这些证书用作其他用途。
  • TI毫米波雷达检测原理 DriverVitalSigns_DevelopersGuide
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    本指南深入解析了TI毫米波雷达技术在非接触式呼吸与心率监测中的应用原理,详述DriverVitalSigns开发套件的使用方法。 TI官方指南《DriverVitalSigns_DevelopersGuide》介绍了毫米波雷达心率、呼吸频率检测的基本原理和算法流程,并通过TI的AWR1642实现了其功能。