Python-ECG前処理

1つは、パンダを使用してデータを読み取る

1.データの説明

ECGデータはcsvファイルとして保存されます。次の図に示すように、各行に1つずつ、合計5つのECGデータがあり、最初のECGが描画されます。

2.コードの提示

パンダを使用してcsvファイルを読み取り、データを2次元配列として保存します。csvファイルを読み取るときは、ファイルに行インデックスと列インデックスが含まれているかどうかに特に注意してください。

目标：读一个  excel文件========》数组（10，5600）

第一种情况 没有行索引 没有列标

第二种情况 有行索引 没有列标

第三种情况 没有行索引 没有列标

第四种情况 有行索引 有列索引

作者：周鹏 2020-10-26
"""

############################################################
# 第一种情况 没有行索引 没有列标
filename1 = "data1.csv"
data1 = pd.read_csv(filename1, header=None).values
print("第一种情况:", data1.shape)

# 第二种情况 有行索引 没有列索标
filename2 = "data2.csv"
data2 = pd.read_csv(filename2, index_col=0, header=None).values
print("第二种情况:", data2.shape)

# 第一种情况 没有行索引 有列索标
filename3 = "data3.csv"
data3 = pd.read_csv(filename3).values
print("第三种情况:", data3.shape)

# 第一种情况 有行索引 有列索标
filename4 = "data4.csv"
data4 = pd.read_csv(filename4, index_col=0).values
print("第四种情况:", data4.shape)

運用結果

二、心電図を描く

1.ECGを描画します

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

"""
任务1：数据切片
    每一个人数据长度：（1，5600）

任务2：画出心电

作者：周鹏 2020-10-26

"""

filename = "data1.csv"
data = pd.read_csv(filename, header=None).values

#################################################
# 任务1：数据切片shape
data1 = data[0, :]  # 取出第一条心电数据
print("第一个人的数据长度：", data1.shape)


# 任务2：数据显示
plt.title("the first one")
plt.plot(data1)
plt.xlabel("current/mv")
plt.ylabel("time/s")
plt.show()

2.複数のECGを描画します

def heart_plot(data):
    for i in range(10):
        plt.subplot(10, 1, i + 1)
        plt.plot(data[i, :])
    plt.show()


heart_plot(data)

3、ECGフィルタリング

フィルタリングの目的は、ノイズを除去し、ECG波形を滑らかにすることです。ここでは、サードパーティのライブラリheartpy（リンクの説明を追加）を使用します。これは、ECGデータの処理専用のpythonライブラリです。

import heartpy as hp
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

"""
   高通滤波
   低通滤波
   带通滤波
   作者：周鹏 2020-10-26
"""
filename = "data1.csv"
data = pd.read_csv(filename, header=None).values
data = hp.scale_data(data)

data1 = data[0, :]

# 高通滤波 >0.75hz
data1_high = hp.filter_signal(data1, cutoff=0.75, sample_rate=500.0, order=3, filtertype='highpass')
# 低通滤波 <15hz
data1_low = hp.filter_signal(data1, cutoff=15, sample_rate=500.0, order=3, filtertype='lowpass')
# 带通滤波 [0.75, 15]
data1_band = hp.filter_signal(data1, cutoff=[0.75, 15], sample_rate=500.0, order=3, filtertype='bandpass')

plt.subplot(4, 1, 1)
plt.title("origial dada")
plt.plot(data1)
plt.subplot(4, 1, 2)
plt.title("data_high")
plt.plot(data1_high)
plt.subplot(4, 1, 3)
plt.title("data_low")
plt.plot(data1_low)
plt.subplot(4, 1, 4)
plt.title("data_band")
plt.plot(data1_band)
plt.show()

4、ハートビートを傍受します

import heartpy as hp
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

"""
   截取心拍
   作者：周鹏 2020-10-26
"""
filename = "data1.csv"
data = pd.read_csv(filename, header=None).values[0, :]


data = hp.scale_data(data)

# 自动获取R波位置
working_data, measures = hp.process(data, 500.0)
hp.plotter(working_data, measures)

R波の位置を自動的に取得し、ドットでマークします。

ハートビートを傍受する

# 获取R波对应的下标
peaklists = working_data['peaklist']
# 去头去尾 因为头尾数据不一定是完整的
peaklists = peaklists[1:-1]
print("所有R波对应的下标：", peaklists)

# 获取心拍

for i in peaklists:
    tem_data = data[i - 150:i + 150]
    plt.plot(tem_data)
    title = str(i)
    plt.title(title)
    plt.show()

ハートビートの1つを描き、
今日それらを共有してください！