近年来，由于情感识别已成为情感计算的标志之一，因此人们越来越重视生理信号来进行情感识别。本文提出了一种利用来自多个对象的心电图（ECG）信号进行情感识别的方法。数据，我们采用电影剪辑的唤醒方法，使被摄对象体验到特定的情感而不受外界干扰。通过连续小波变换对P-QRS-T波进行精确定位，充分提取了许多ECG特征。由于特征选择是一种组合在最优化问题上，采用基于邻域搜索的改进二元粒子群算法（IBPSO），通过fisher或K最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）分类器，寻找有效的特征来改进情绪状态的分类结果。表明该方法是成功的，并且从心电信号获得的有效特征可以表达情绪稳定非常好。

NLM 是一种基于补丁的方法，它是瞬态保留的。 在心电图中，这意味着可以保留信号峰值，同时抑制其他高频噪声。 参见“ECG 信号的非局部方式去噪”，B. Tracey 和 E. Miller，IEEE Transactions on Biomedical Engineering，第 59 卷，第 9 期，2012 年 9 月，第 2383-2386 页。

Pan Tompkins 的完整实施； 如果您发现此脚本有用，请引用以下参考资料； ％％ 参考 ： %[1] 塞格哈米兹。 H，“Pan Tompkins ECG QRS 检测器的 Matlab 实现。”，2014 年 3 月。https://www.researchgate.net/publication/313673153_Matlab_Implementation_of_Pan_Tompkins_ECG_QRS_detect 和%[2] 潘杰，汤普金斯。 WJ，“实时 QRS 检测算法” IEEE % 生物医学工程交易，卷。 BME-32，没有。 3、1985 年 3 月。 %% 作者 : Hooman Sedghamiz %林雪平大学% 电子邮件：hoose792@student.liu.se % 版权所有 2014 年 3 月----------------- ％％ 方法 ： %

%% 计划 2 下的任务： % 仅在程序 1 完成后继续程序 2 % (2-a) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% 顶部（蓝色）和底部是陷波实现后的过滤信号（红色）。 % (2-b) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% left(蓝色)和right是陷波实现后的过滤信号(红色)。 % (2-c) 用红色和原始信号绘制两个信号。 % 过滤输出为绿色，仅显示 0 到 201 个样本或时间范围0 到 0.804 的百分比% (2/1) 了解帮助部分中所有命令的作用并添加为％ 评论。 % (2/2) 以 5 为间隔从 1 到 35 改变 Q 因子并检查是否有观察到的变化百分比。

f01.ecg，一个可用的ECG心电数据库文件，用于测试程序

心电图 (ECG)、皮电活动 (EDA)、肌电图 (EMG) 和阻抗心电图 (ICG) 是广泛用于各种生物医学应用的生理信号。 Bio-SP 工具旨在帮助机器学习和模式识别领域的研究人员自动、可靠地从这些生物信号中提取特征矩阵。 此工具与 MathWorks 分类学习器应用程序兼容，可用于进一步分类目的，例如模型训练、交叉验证方案耕作和分类结果计算。 *请参考我们发表在 IEEE-NIH 2017 医疗创新和即时护理技术专题会议 (HI-POCT 2017) 上的论文“A Biosignal-Specific Processing Tool for Machine Learning and Pattern Recognition”作为这项工作的参考。

用于ECG分析的深度学习：PTB-XL的基准和见解 该存储库随附我们的文章 ，该文章建立在基础上。 它允许重现本文所述的ECG基准测试实验，并在我们的框架内对用户提供的模型进行基准测试。 我们还在本页上描述的PTB-XL数据集上保持排行榜的排名，因此请随时将结果作为PR提交。 请引用以下参考文献中列出的相应文章来感谢我们的工作。 设置 安装依赖项 通过创建conda环境来安装依赖项（wfdb，pytorch，torchvision，cudatoolkit，fastai，fastprogress）： conda env create -f ecg_env.yml conda activate ecg_env 取得资料 通过以下bash脚本下载并准备数据集（PTB-XL和ICBEB）： ./get_datasets.sh 该脚本首先下载并将其存储在data/ptbxl/ 。 之后，将下

ADI十二导联硬件参考设计

中值过滤代码matlab 心电图降噪matlab 此代码可用于ECG信号降噪。 使用的数据来自MIT-BIH心律失常数据库。 使用3个滤波器对ECG信号进行降噪：2个具有600ms和200ms滑动窗口的中值滤波器，以及具有35 Hz截止频率的12阶FIR滤波器。 参考：

具有Keras联合学习和差分隐私功能的ECG信号分类，卷积神经网络实现 该存储库包含更高级版本。 它包括使用和库的联合学习和差分隐私实现，用于隐私保护机器学习。 该代码已在以下论文中使用，因此如果您想在自己的研究中使用它，请引用此代码。 @ARTICLE{Firouzi2020, author={F. {Firouzi} and B. {Farahani} and M. {Barzegari} and M. {Daneshmand}}, journal={IEEE Internet of Things Journal}, title={AI-Driven Data Monetization: The other Face of Data in IoT-based Smart and Connected Health}, year={2020}, volume={}, number={},