Advertisement

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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
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》。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • HRV
    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》。
  • HRV:Python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)
  • HRV
    优质
    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。
  • (HRV)相关
    优质
    本文探讨了心率变异性(HRV)与各种生理和心理因素之间的关系,并分析了影响HRV变化的相关软件或应用程序的作用机制及其科学依据。 从MIT-BIH心电数据库中的信号中提取相关的心率变异性信息,并包括一些信号处理程序。
  • HRVAS: 软件 v1.0.0
    优质
    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。
  • ECG 类信号处理、割与 - MATLAB开发
    优质
    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。
  • PyHRV:脏健康Python工具箱-源码
    优质
    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。
  • Qt5减速力软件源代码
    优质
    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。
  • 滤波处理信号,计算RR间期以获瞬时,并对RR间期化曲线(MATLAB)
    优质
    本研究采用滤波技术优化心电数据,通过计算连续R波峰值间的间隔来确定即时心率和心率变异,并利用MATLAB软件对所得的RR间期序列实施频谱分析。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:对心电信号进行滤波处理后计算RR间隔,并求得瞬时心率和心率变异系数;通过对RR间隔的变化曲线进行频谱分析以获得各个自律神经活动的评价指标。 - 资源类型:MATLAB项目全套源码 - 源码说明:所有项目源码经过测试校正,保证成功运行。 - 适合人群:新手及有一定经验的开发人员。
  • HRV脉搏波及HRV非线_脉搏信号_研究;小波去噪技术应
    优质
    本研究聚焦于HRV(心率变异)的脉搏波分析及其非线性特性,探讨了小波去噪技术在优化脉搏信号质量方面的应用,深入探究心率变异性对健康评估的重要性。 实现脉搏波信号心率变异性分析。