用IText做一个后台绘制心电波形图的通用类，可以扩展成适合自己的工具类！ 相关说明见： https://blog.csdn.net/tangxingbin/article/details/101109017

活动感知脉率算法项目 该项目包含2个主要部分： 第1部分-根据给定的训练数据开发脉率算法。 然后测试您的算法，看它是否满足成功标准。 第2部分-在临床应用中应用脉搏率算法，并计算更多具有临床意义的功能并发现医疗保健趋势。 介绍 许多用户期望他们的可穿戴设备的核心功能是脉搏速率估计。 连续脉搏频率估计可为佩戴者健康的许多方面提供信息。 运动过程中的脉搏率可以衡量锻炼强度，静息心率有时被用作心血管健康状况的总体衡量指标。 在此项目中，您将为腕戴式设备创建脉搏频率估计算法。 使用以下部分中的信息来通知算法的设计。 确保您的算法符合给定的规范。 脉搏速率估计的生理力学 通常使用PPG传感器估算脉搏率。 当心室收缩时，腕部的毛细血管充满血液。 PPG传感器发出的（通常为绿色）光被这些毛细血管中的红血球吸收，光电探测器将看到反射光的下降。 当血液返回心脏时，腕部中的红细胞吸收的光线就会减少，光电探

这项工作基于开放硬件开发板的数字系统的设计和实现，该开发板适用于心率估计。

生物信号工具 BioSig 项目是一个用于生物医学信号处理的开源软件库，例如分析 EEG、ECoG、ECG、EOG、EMG、呼吸等。 为了更容易学习，它是从任意分叉出来。 免责声明 这个存储库不是由原始贡献者创建的，而是在 2015 年 2 月 6 日在开源许可下分叉在这里。要查看作者的最新更新，您必须转到（在 SourceForge 上）。 但是，欢迎任何贡献或讨论！ 我相信每个人的努力在开源文化中都是必不可少的。 随意留下您的拉取请求或问题。 特征 BioSig 由一些（或多或少）连贯的部分组成，有关更多详细信息，请查看： BioSig for Octave 和 Matlab (biosig4octmat)：Octave 和 Matlab 的工具箱，具有强大的数据导入和导出过滤器、特征提取算法、分类方法以及强大的查看和评分软件。 BioSig for C/C++ (biosig4

ECG过滤：信号和系统最终项目，用于ECG信号过滤的FIR滤波器的设计

rddata.m -- MIT-BIH ECG 信号的数据读取Matlab程序 MIT-BIH ECG 信号的数据读取Matlab程序，能够读取MIT-BIH数据库 .atr、.dat、.hea三种文件的数据，根据这些数据计算出实际的心电信号值，并绘制出信号波形。

安装 克隆存储库 git clone git@github.com:awni/ecg.git 如果您没有virtualenv ，请使用 pip install virtualenv 制作并激活新的Python 2.7环境 virtualenv -p python2.7 ecg_env source ecg_env/bin/activate 安装要求（这可能需要几分钟）。 对于仅CPU支持运行 ./setup.sh 要安装GPU支持，请运行 env TF=gpu ./setup.sh 训练 在回购根目录（ ecg ）中，创建一个名为saved的新目录。 mkdir saved 要训​​练模型，请使用以下命令，将path_to_config.json替换为实际配置： python ecg/train.py path_to_config.json 请注意，在每个时期之后，将模型保存在ecg

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 ： %