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HRV和PRV分析（基于PPG和ECG）：应用于处理ECG或PPG信号，并随后进行频率分布和庞加莱图分析。

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简介：
请将任何包含PPG或ECG信号的.mat文件导入到该软件程序中。该软件提供了一个直观易用的图形用户界面，方便用户进行信号的滤波、趋势去除、重采样处理、峰值/基准点检测以及PRV/HRV分析等操作。完成分析后，所有生成的图表数据均可批量导出至指定文件夹，从而显著缩短了科研人员的数据处理和研究时间。

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  • HRV与PRV分析（基于PPG及ECG数据）：通过频谱分布及庞加莱图进行HRV/PRV评估的应用程序...
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    本应用程序利用PPG和ECG数据，采用频谱分布及庞加莱图技术，全面评估心率变异性（HRV）与脉搏波传导时间变异度（PRV），助力深入理解心脏健康状况。 可以将包含PPG或ECG信号的.mat文件加载到该软件中。此软件提供了一个用户友好的GUI界面，支持过滤、去趋势化处理、重新采样以及峰值/基准点检测及PRV/HRV分析等功能。完成所有设置和数据处理后，生成的所有图形可以导出至一个指定文件夹内，从而节省研究时间。
  • 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。
  • PPG-RemoveMotion:利用PPG和ECG信号去除运动干扰（适用于可穿戴设备）
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    简介：PPG-RemoveMotion是一种创新算法，专门针对可穿戴设备设计，能够有效分离并消除心率监测中由运动引起的干扰，确保在各种活动状态下PPG及ECG信号的准确性和稳定性。 活动感知脉率算法项目包含两个主要部分：第一部分是根据给定的训练数据开发一个准确估算心率的算法，并测试其是否达到成功标准；第二部分是在临床应用中运用该脉搏频率算法，计算更多具有实用价值的功能并发现医疗保健趋势。许多用户希望他们的可穿戴设备能够提供连续的心率监测功能。这种持续的心率估计可以帮助佩戴者了解健康状况的多个方面：运动过程中的心率可以衡量锻炼强度；静息心率则常被用作评估心血管健康的指标之一。 在这个项目中，你需要为腕戴式设备设计一个脉搏频率估计算法，并确保该算法符合给定的技术规范。通常情况下，使用PPG（光电容积描记）传感器来估算心率。当心脏的心室收缩时，手腕处的毛细血管会充满血液；此时，由PPG传感器发出的绿光会被其中的红血球吸收，导致反射回探测器的光线减少。随着血液流回到心脏，手腕中被红细胞吸收的光线量也会相应减少。通过这一过程的变化可以估算出心率。
  • PPG信号分析资料.rar
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    本资料集聚焦于PPG（光电容积脉搏波描记法）信号的深入分析与处理，涵盖数据采集、预处理及特征提取等关键环节，旨在为相关研究者提供详尽指导。 脉搏波信号分析包括信号分解滤波，并从中提取平稳及运动状态下的心跳特征。
  • 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MATLAB的单位抽样信号峰值检测代码-适用于ECG、ABP、PPG和SV
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    本项目提供了一种基于MATLAB的算法，用于高效地从心电图（ECG）、动脉血压（ABP）、光电容积脉搏波（PPG）及每搏输出量（SV）信号中检测单位抽样峰值。此代码具有高度灵活性和准确性，适用于医疗与生物医学工程领域的科研人员和技术开发人员。 这个存储库包含用于多模式R峰检测的MATLAB代码。R峰是QRS波群中的突出部分，在心电图（ECG）上常常与心跳相对应。这里的软件不仅使用ECG，还利用动脉血压（ABP）、光电容积描记图（PPG）和每搏量（SV）来精确定位R峰。简而言之，该技术旨在根据信号质量的估计值——称为信号质量指标（SQI），融合各种类型的信号。对于每种类型的数据源如ECG、ABP等，都会估算出一个SQI，并且只有当其SQI超过预设阈值时才会将其峰值检测结果纳入考虑。 此外还编写了额外代码来解决在非直接心跳测量的信号上出现的时间延迟问题（例如PPG中的脉冲波形通常比ECG中对应的QRS复合波群晚得多）。要运行此存储库内的所有代码，需要WFDB工具箱。下载并安装后，请确保子文件夹“mcode”已添加到您的MATLAB路径当中。 该资料库包含四个主要功能： - detect.m: 主函数，在可读的WFDB记录上执行算法。 - detect_matlab.m：与detect.m相同的功能，但在具有关联标头和采样频率的MATLAB数据矩阵中运行算法。 - detect_sqi.m：用于评估信号质量指标（SQI）并依据其结果决定是否融合峰值检测结果。
  • 利用MATLAB GUI进行随机信号的分析和处理
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    本项目利用MATLAB GUI开发平台，设计了一个用户友好的界面，用于随机信号的实时分析与处理。通过该工具，用户能够便捷地执行各种复杂的信号处理任务，并可视化展示结果。 基于MATLAB GUI平台开发了一个随机信号分析与处理系统。该系统以随机信号的基本理论和方法为依据，通过相关性分析及功率谱密度分析来掌握有用信号与噪声信号的频谱特征，并设计FIR数字滤波器去除噪声，提取有效信息，从而实现对随机信号的有效去噪处理。此系统的界面美观、操作简便且易于扩展功能。实验表明该系统成功实现了对随机信号进行有效的分析和处理。
  • 庞加莱截面图法在动力学分析中的应用.zip_poincare map_庞加莱_庞加莱图_庞加莱截面
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    本资料探讨了庞加莱截面图法在动力学系统分析中的应用，深入介绍了庞加莱图的绘制方法及其在复杂系统研究中的价值。 庞加莱截面法用于非线性动力学分析是可行的。
  • 基于MATLAB的信道预测代码-无袖血压预测：利用回归分析ECG与PPG信号预测血压
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    本项目采用MATLAB开发，通过分析心电图（ECG）和光电容积脉搏波（PPG）信号数据，运用回归模型进行无袖血压的预测。代码实现信道预测功能，旨在提高血压监测便捷性和准确性。 信道预测的Matlab代码用于袖带血压预测，该存储库包含使用两种方法根据ECG和PPG信号来预测血压的代码。这些方法包括机器学习技术进行特征提取和回归分析以及基于深度学习的回归模型。 入门指南：克隆此仓库后进入文件夹开始操作。 数据集说明： - 数据集由矩阵单元格数组组成，每个单元格代表一个记录部分。 - 在每一个矩阵中，每一行对应一种信号通道类型。具体为： - 第1列：PPG信号（光电容积描记器）；采样率为125Hz； - 第2列：ABP信号（有创动脉血压），单位是mmHg；采样率也是125Hz。 - 第3列：ECG信号，采样频率为125Hz；来自II导联的心电图。 数据集的处理版本基于UCI存储库中的原始数据，并根据Kauchee等人在2017年的研究设置阈值进行了清理。文件夹中包含血压记录。 - GT（Ground Truth）包含了SBP，DBP，MAP和类别编号（依据特定阈值设定）。可以忽略GT中的class列信息，因为该类目尚未用于论文报告的任何实验结果。 数据文件夹是从UCI存储库提取的所有原始数据。
  • 基于MATLAB的多信号同步特征提取程序（PPG、ECG、BP）
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    本程序利用MATLAB开发，旨在实现多种生理信号（如脉搏血氧仪信号(PPG)、心电图(ECG)及血压(BP)数据）的精确同步与特征参数自动提取。 bp_features_extraction是一个用于对同步采集的PPG（光电容积描记）、ECG（心电图）和BP（血压）三个信号进行特征提取的MATLAB程序。