在他们的搜索中，所有学生都想从 file.dat 中提取 ECG 信号数据，这样可以帮助他们所有人打开它并处理他们的信号。 用于心电信号数据库； http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/

Unet-ECG细分 该网络使用Unet对ECG进行分段，以识别给定ECG的P，QRS，T分量。 具有长短期记忆神经网络的心电图（ECG）的注释（或分段）。 在这里，我尝试对Unet架构的ECG进行分段，使用[PyTorchWavelets]的编辑版本将来自QTDB数据集的ECG转换为小波域（ ）。 我首先提供ECG和标签作为应用小波变换的输入，然后存储相应的比例以及小波的实部和虚部。 在开始时，我努力使用标准的1d Conv和1d ConvTranspose使输入和输出匹配，我使用WFDB软件包将P段标记为1 QRS标记为2，将T段标记为3。 它在physionet的QT数据库上似乎运行良好，但是标记的方式存在一些问题。 我必须寻找其他数据集才能尝试。 模型 入门 使用wget -r -l1 --no-parent 将QTDB ECG数据集下载到qtdb目录 运行QTDB_Wavel

基于脑电图的低成本脑机接口 该项目使用来自用户的实时 EEG 来控制使用稳态视觉诱发电位的简化键盘。 在启动时，用户应盯着其中一个复选框记录基线 EEG。 一旦复选框开始闪烁，用户就可以开始进行选择。 有五个闪烁的复选框，每个闪烁的频率不同。 每个框上方还有一些逗号分隔的选项，用户可以通过查看和专注于它来选择。 该框将突出显示，选项在复选框之间细分。 这将重复进行，直到选择了一个选项。 如果选项是字母/数字，它将显示在文本框中。 SSVEP BCI 现在不可靠 电路文件夹中是单通道 EEG 测量电路的 ltspice 原理图，该电路由 Nucleo F303K8 测量。 这些值被发送到处理数据的脑机接口。 电路的视频概述可以在下面看到 在 Alpha BCI 文件夹中可以找到一个简单的 Alpha 波 BCI，下面可以看到演示视频 这是我最后一年的电气/电子工程学位项目 入门 按

巴特沃斯带通滤波器的matlab代码心电图过滤器 心电图滤波器的Octave / Matlab实现，该滤波器专门用于过滤给定的心电图数据，其中包含60 Hz电力线噪声以及一些其他未指定的噪声。 编写此代码是为了完成万隆技术学院的生物医学信号处理（EB3102）任务。 在印度尼西亚语中也有一份报告，详细介绍了我解决此问题的方法，以及用于生成报告的LaTeX代码。 该代码使用一些内置的Octave函数，一些信号包中的Z域分析函数以及一些用于以下方面的自写函数： 以一定频率设计陷波滤波器 设计一定频率倍数的梳状滤波器 设计一个n阶低通巴特沃斯滤波器 设计一个n阶高通巴特沃斯滤波器 设计一个n阶带通巴特沃斯滤波器

心律失常-心电图分析-pds：通过离散小波变换和机器学习进行特征提取的心律失常分类

pyHRV是一个开放源代码的Python工具箱，可从心电图（ECG），SpO2，血容量脉搏（BVP）或其他带有心率指示器的信号中计算出最新的心率变异性（HRV）参数。 借助pyHRV，我们旨在为HRV专门的教育，研究和应用程序开发提供一个用户友好且通用的Python工具箱。 它提供了可理解的源代码，以帮助初学者了解HRV参数计算的基础，同时为开发人员提供最重要的HRV分析功能，并为研究人员提供结果的质量出版物。 入门 安装 可以使用pip工具安装此工具箱（适用于Python 2和3）： pip install pyhrv 依赖关系： | | | | | 光谱 文档和教程 详细的pyHRV文档可在ReadTheDocs上找到： pyHRV API参考 其他教程可以在这里找到： pyHRV快速入门指南 教程：从ECG采集到使用pyHRV进行HRV分析 教程：使用pyHR

介绍 一维（1D）信号/时间序列数据上的多个SOTA骨干深度神经网络（例如ResNet [1]，ResNeXt [2]，RegNet [3]）的PyTorch实现。 如果您在工作中使用此代码，请引用我们的论文 @inproceedings{hong2020holmes, title={HOLMES: Health OnLine Model Ensemble Serving for Deep Learning Models in Intensive Care Units}, author={Hong, Shenda and Xu, Yanbo and Khare, Alind and Priambada, Satria and Maher, Kevin and Aljiffry, Alaa and Sun, Jimeng and Tumanov, Alexey}, bookt

设计了FIR陷波器进行心电信号工频干扰滤波，给出的实际10s的心电信号中含有工频干扰，通过频谱分析，可以发现干扰信号频率为60Hz，设计陷波器，滤除干扰信号，得到干净的心电信号。

行业-电子政务-ECG数据中的可电击节律或不可电击节律的快速识别.zip

可解释性深度学习用于12导联心电图的自动诊断 该存储库包含用于可解释性深度学习的代码，用于自动诊断12导联心电图。 心电图（ECG）是广泛用于心血管疾病诊断的可靠，非侵入性方法。 随着心电图检查的Swift发展和心脏病医生的不足，准确地自动诊断心电图信号已成为研究的热点。 深度学习方法已在预测性医疗保健任务中显示出令人鼓舞的结果。 在这项工作中，我们开发了一种深度神经网络，用于12导联心电图记录中的心律不齐的多标签分类。 在公开的12导联ECG数据集上进行的实验表明了我们方法的有效性。 所提出的模型在接收器工作特性曲线（AUC）下获得的平均面积为0.970，平均F1得分为0.813。 使用单导联心电图作为模型输入所产生的性能低于使用所有12条导联。 表现最佳的潜在客户是12根潜在客户中的潜在客户I，aVR和V5。 最后，我们采用了SHapley Additive exPlanations（