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心率变异性分析的分形MATLAB代码-MHRV工具箱

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简介：
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。

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  • 心率变异性分析的分形MATLAB代码-MHRV工具箱
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    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。
     
  • HRV分析：Python心率变异性工具包
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    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）
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Matlab分时代码-PhysioZoo：心率变异性的数据分析平台（涵盖人类与动物数据）
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    Matlab分时代码-PhysioZoo是一个专注于心率变异性分析的数据平台，它提供了全面的人类和动物生理数据集。该平台利用MATLAB进行高效的时间序列分析，为研究者提供强大的工具以深入探究心率变异性的各种模式与特征。 PhysioZoo是一个协作平台，专注于研究人类及其他哺乳动物的电生理记录心率变异性（HRV）。该平台的主要组成部分包括： 1. 软件Matlab中的mhrv工具箱：这是一个开源算法库，实现了所有标准的HRV分析方法、峰值检测算法以及预过滤例程选择。用户可以通过mhrvAPI在自己的代码中调用这些功能。 2. 开放源码图形用户界面（PZ-UI）：提供了一个直观友好的界面，使非编程人员也可以轻松进行高级RR间隔时间序列和数据可视化工具的HRV分析操作。 3. 资料库(PZ-DB)：包含一系列来自不同哺乳动物（如狗、兔子和小鼠）电生理信号的数据集，并且每个记录都经过手动审核以确保峰值位置及信号质量注释准确无误。 4. 配置文件集合：用于HRV度量与mhrv算法，以便处理各种哺乳动物数据。通过创建人类可读的特定于不同物种的配置文件，使所有HRV测量能够适用于其他种类的分析工作。 PhysioZoo的主要目标是标准化和提高电生理数据中HRV分析的一致性和重复性，并为此提供了免费且开放访问的用户界面及数据库资源。
     
  • 心率变异性（HRV）
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    CORA是一款专为MATLAB设计的工具箱，专注于电路和嵌入式系统中的可达性分析。它提供了一系列强大的功能来评估系统的性能、安全性和可靠性，是科研与工程开发的理想选择。 连续可达性分析器（CORA）是一系列用于对网络物理系统进行形式验证的MATLAB类库。它集成了多种向量与矩阵集合表示方法及操作方式，并包含了针对各类动态系统的可达性算法。设计上，CORA允许用户在不改动核心代码的情况下更换集合表示法。该工具箱采用面向对象的设计理念，确保了用户可以安全地使用各种功能而不必关注内部细节。由于是基于MATLAB开发的，因此其安装与运行不受平台限制。自2018版起，还支持直接从SpaceEx模型导入数据到CORA中。
     
  • MATLAB Fraclab分形工具箱
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    MATLAB Fraclab分形工具箱是一款专门用于分析和研究分形几何特性的软件包。它提供了丰富的函数库及图形界面，支持数据生成、特征提取与可视化等操作，广泛应用于科学计算与工程领域。 可以使用分形工具箱进行相关工作或研究。