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BioSPPy:用于Python的生物信号处理

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简介:
BioSPPy是一款专为Python设计的开源库,专注于生物信号(如心电图、脑电波)的预处理和分析。提供了一系列算法与工具来帮助研究人员高效地处理生物医学数据。 BioSPPy 是一个用 Python 编写的生物信号处理工具箱。该工具箱集成了多种信号处理及模式识别方法,旨在支持各种生物信号的分析工作,包括心电图(ECG)、光电容积描记法(PPG)、皮肤电反应(EDA)、脑电图(EEG)和肌电图(EMG)。其主要特点涵盖滤波、频率分析以及聚类等原始数据处理方法。 使用 pip 可以轻松安装 BioSppy: ``` $ pip install biosppy ``` 以下是一个简单的示例代码,从 examples 文件夹加载 ECG 信号并进行过滤、R 峰检测及瞬时心率计算: ```python from biosppy import storage from biosppy.signals import ecg # 加载原始 ECG 数据 signal, mdata = storage.load_txt(./examples/ecg.txt) ``` 注意:以上代码示例中的 `storage.load_txt` 需要一个文件路径作为参数,这里使用的是相对路径 `./examples/ecg.txt`。

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客服
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  • BioSPPyPython
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    BioSPPy是一款专为Python设计的开源库,专注于生物信号(如心电图、脑电波)的预处理和分析。提供了一系列算法与工具来帮助研究人员高效地处理生物医学数据。 BioSPPy 是一个用 Python 编写的生物信号处理工具箱。该工具箱集成了多种信号处理及模式识别方法,旨在支持各种生物信号的分析工作,包括心电图(ECG)、光电容积描记法(PPG)、皮肤电反应(EDA)、脑电图(EEG)和肌电图(EMG)。其主要特点涵盖滤波、频率分析以及聚类等原始数据处理方法。 使用 pip 可以轻松安装 BioSppy: ``` $ pip install biosppy ``` 以下是一个简单的示例代码,从 examples 文件夹加载 ECG 信号并进行过滤、R 峰检测及瞬时心率计算: ```python from biosppy import storage from biosppy.signals import ecg # 加载原始 ECG 数据 signal, mdata = storage.load_txt(./examples/ecg.txt) ``` 注意:以上代码示例中的 `storage.load_txt` 需要一个文件路径作为参数,这里使用的是相对路径 `./examples/ecg.txt`。
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