Advertisement

数据集共享 | IWR1642呼吸心跳数据集

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

简介：
本数据集包含IWR1642传感器捕捉的人体呼吸与心跳信号，旨在促进雷达技术在健康监测领域的研究与应用。 由于疫情的影响，一些人无法返回学校的实验室进行实验。因此我提前采集了一些数据供大家用于算法分析与验证。以下是文件名： - one_1.5m_slow_1.bin：单个成年男性在距离1.5米处慢速呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_slow_2.bin：同上，第二组数据。 - one_1.5m_slow_3.bin：同上，第三组数据。 - one_1.5m_slow_4.bin：同上，第四组数据。 - one_1.5m_slow_5.bin：同上，第五组数据。 - one_1.5m_common_1.bin ：单个成年男性在距离1.5米处正常呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_common_2.bin ：同上，第二组数据。 - one_1.5m_common_3.bin ：同上，第三组数据。 - one_1.5m_common_4.bin ：同上，第四组数据。 - one_1.5m_common_5.bin ：同上，第五组数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 数据集共享 | IWR1642呼吸心跳数据集
    优质
    本数据集包含IWR1642传感器捕捉的人体呼吸与心跳信号，旨在促进雷达技术在健康监测领域的研究与应用。 由于疫情的影响，一些人无法返回学校的实验室进行实验。因此我提前采集了一些数据供大家用于算法分析与验证。以下是文件名： - one_1.5m_slow_1.bin：单个成年男性在距离1.5米处慢速呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_slow_2.bin：同上，第二组数据。 - one_1.5m_slow_3.bin：同上，第三组数据。 - one_1.5m_slow_4.bin：同上，第四组数据。 - one_1.5m_slow_5.bin：同上，第五组数据。 - one_1.5m_common_1.bin ：单个成年男性在距离1.5米处正常呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_common_2.bin ：同上，第二组数据。 - one_1.5m_common_3.bin ：同上，第三组数据。 - one_1.5m_common_4.bin ：同上，第四组数据。 - one_1.5m_common_5.bin ：同上，第五组数据。
     
  • 呼吸心跳监测与数据采集-X4M200
    优质
    X4M200是一款专为医疗和科研设计的先进设备，用于实时监测并记录人体呼吸及心率等关键生理参数，提供准确的数据分析支持。 X4M200配套软件资源包括了一系列支持该设备运行的工具和服务，旨在帮助用户更好地利用其功能并进行开发工作。这些资源涵盖了从初始设置到高级应用的各种需求，为用户提供了一个全面的支持环境。
     
  • 智能医疗结合生物雷达与呼吸心跳监测（含数据采集）
    优质
    本项目融合了生物雷达及呼吸心跳监测技术，实现远程非接触式生命体征数据采集。通过智能化分析处理，为用户提供精准健康评估与医疗服务。 呼吸心跳信号检测程序说明： 1. 数据说明：数据位于data文件夹内，并使用X4M200模块进行采集。该模块包含X4SOC、接收发射天线、信号处理单片机以及USB和UART通信接口等组件；探测距离为5米范围内，低频带频率范围在6.0-8.5GHz之间，基带采样率为2.916GHz，距离单元为5.14cm，帧速率为每秒17帧。这些参数满足本设计的实验输入要求；数据采集的时间以及对应的实验场景图片也包含于相应的文件夹中。 2. 程序说明：位于code文件夹内的程序共有七个m文件，分别用于不同的功能： - simulation_ideal：在理想微动模型下仿真呼吸心跳信号检测； - simulation_bessel：利用第一类贝塞尔函数分析理想模型下的回波信号的谐波分量； - real_fft：通过平滑处理方式分离出心跳信号； - real_bandpass：使用带通滤波器来分离心跳信号； - real_music：用MUSIC算法估计心跳频率； - real_stft：采用短时傅里叶变换分析信号的时间和频域特征； - real_wave：利用小波变换分析信号的时频特性。 3. 其他文件夹中存放了毕设编写的各种代码以及其它雷达模块采集的数据。
     
  • 心电图心跳数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量标准化的心电图心跳记录，旨在为心脏病的研究与诊断提供支持。涵盖了正常及异常的心跳模式，适用于机器学习模型训练和医学研究。 心电图（ECG或EKG）是一种广泛用于检测心脏健康状况的医学诊断技术，它记录了心脏电生理活动随时间的变化情况。heartbeat心电图数据集包含了一个专门用于心电图分析的数据包，适用于进行二分类任务，比如判断心跳是否异常。该数据集分为两个部分：训练集（ptbdb_train.csv）和验证集（ptbdb_test.csv），均为CSV格式，便于使用编程语言如Python进行处理。 CSV是一种通用的、轻量级的数据存储格式，其内容由逗号分隔，每一行代表一个数据记录，列则表示不同的属性。在心电图数据集中，每一条记录可能包含多个特征，例如时间序列上的电压值、心率和周期等信息。这些特征用于训练机器学习模型，并进行相应的评估。 深度学习是现代人工智能的一个重要分支，在图像识别和信号处理方面表现出色。在这个心电图数据集上，可以构建深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来自动提取特征并进行分类。CNN适用于捕捉时空序列中的模式，而RNN则擅长处理时间序列数据，在处理类似心电图这类的序列数据时可能会取得良好效果。 在训练过程中，需要对CSV文件的数据预处理步骤包括：导入数据、将其转化为适合模型训练的格式，并且将连续的心电图信号归一化到特定范围。此外还需要进行特征选择和创建新的有信息性的特征等操作。通常会使用交叉验证来评估模型性能，防止过拟合并调整超参数以优化模型。验证集（ptbdb_test.csv）则用来在训练完成后测试模型的泛化能力。 对于不平衡的二分类问题，除了准确率、精确率和召回率外，还可能关注AUC-ROC曲线和阈值选择等评估指标。当满足性能指标后，最终构建出的模型可用于实际应用中辅助医生诊断心律失常等问题。 heartbeat心电图数据集为研究心电图分析以及深度学习算法提供了宝贵的资源。科研人员和开发者可以利用这个数据集来构建并优化模型，以实现更准确的心脏健康评估，并推动医疗领域的智能化发展。
     
  • 产量预测数据集共享产量预测数据集共享
    优质
    简介：本平台致力于构建农作物产量预测的数据生态系统，促进农业科研人员及从业者之间的信息交流与合作。通过汇集各类作物的历史种植、环境影响因子和最终收成等关键数据，为精准农业模型的开发提供坚实基础，助力提升全球粮食安全水平。 产量预测数据集分享
     
  • 共享单车数据集-大数据项目数据集
    优质
    本数据集涵盖共享单车使用情况的大规模记录，旨在支持各类数据分析和机器学习研究，促进城市交通优化及环保出行方案的发展。 深圳市共享单车企业每日订单表（2018年12月至2020年2月），包含大约10万条数据记录。
     
  • EchoNet-Dynamic 数据集：心跳动态影像数据集
    优质
    EchoNet-Dynamic 是一个专门用于心脏超声心动图分析的数据集，包含大量心跳动态影像及注释信息，旨在促进心脏病学相关研究与应用的发展。 本数据集由斯坦福大学提供，旨在为医学机器学习领域的心脏运动动态分析研究提供资源。相关文档包括《STANFORD UNIVERSITY SCHOOL OF MEDICINE ECHONET-DYNAMIC DATASET RESEARCH USE AGREEMENT》、《video-based AI for beat-to-beat assessment of cardiac function》以及在2019年NeuroIPS ML4H Workshop上发布的论文。
     
  • IWR1642串口数据收集.rar
    优质
    本资源为“IWR1642串口数据收集”项目压缩包，内含用于TI IWR1642毫米波传感器的数据采集和分析代码及文档。适合雷达信号处理初学者研究与实践使用。 IWR1642串口数据采集.rar