matlab归零码功率谱原始码问题陈述 该项目的目标是实现一种深度学习算法，该算法将单通道手持式ECG设备的心电图（ECG）记录分为四个不同的类别：正常窦性心律（N），房颤（A），其他心律（O ），或者太吵而无法分类（〜）。 该模型是由论文指导的由Zihlmann等人撰写。 在作者对的贡献之后发表的。 心房颤动（AF）是一种常见的心律失常，影响了超过270万美国人。 这种心律失常与明显的发病率相关，缺血性中风的风险增加了4到5倍。 AF通常是沉默的，患者偶尔会出现中风，这是心律不齐的最初表现。 其他患者有令人不安的症状，例如心pit或头晕，但传统的监测方法无法确定心律不齐。 尽管该问题很重要，但AF检测仍然很困难，因为它可能是偶发性的。 因此，定期采样心率和节律可能有助于在这些情况下进行诊断。 当两个电极中的每一个都握在手中时，移动式ECG设备能够记录单导联等效ECG。 AliveCor为2017年PhysioNet / CinC挑战赛慷慨捐赠了总计12186张ECG录音。 项目包中的文件 该项目包包含以下文件： physionet_readme.ipynb：具有工作代码的此READM

一个不错的心电图检测资料包，可以提供不错的参考

从ECG检测Q，R和S 这是在ECG上进行Q，R，S检测的通用原型，其中包括受“ Pan-Tompkins”算法启发的Q和S点标签。 依存关系 脾气暴躁的 Matplotlib 运行示例 ~$ git clone https://github.com/KChen89/QRS-detection.git ~$ cd /your folder ~$ python3 QRS.py ECG_sample.dat 测试数据必须以单列格式存储在数据文件夹中。 更多的 R峰检测。 Q，S点标签 处理异常拍子 实时检测。 其他平台（移动版）。 参考 [1] K. Chen，W。Fink，JM Roveda等人，“使用可集成呼吸和ECG波形的可穿戴传感器应力管理”，IEEE第12届可穿戴和可植入人体传感器网络国际会议（BSN），2015年。 [2] K. Chen，LS Powers，JMRo

行业资料-电子功用-心电图检测装置.pdf.zip

心电图检测仪项目概述: 本系统是基于LPC54608控制器的心电检测仪，本设备主要功能是检测人体心率与心电值，从而绘制实时心率图与心电图，实时显示在7寸触摸屏上，并同时打包上传数据到云平台（onenet平台），电脑和手机客户端都可以访问数据。 心率值得获取是基于MCP6001光电传感器，直接放置在手指上，用黑胶带封住。 心电值得获取是基于AD8232心电传感器，由于购买的导电片型号错误，完成不了心电检测；后来我把坏耳机一头剪掉，分出3根线，原计划是在身上缠绕一圈铁丝电线，由于放置的三个位置（心脏，手臂，大腿），太麻烦，直接裸在空气中，测的空气心电值。 作品实物图: 演示视频:

基于stm32f103c8t6芯片的心电图检测显示系统 1、主要由心电图传感器、0.96寸OLED显示屏组成 2、将心电图传感器放于手腕或手指上，屏幕将显示心电图

设计了通过AD8232基于stm32的蓝牙无线传输简易心电图检测仪，能够将人体检测到的心电图信息经过AD转换通过蓝牙传输到电脑或者手机端，并可以在电脑端显示心电图波形以及心率情况，系统简易可行，误差较小