NS_Repo1 从PPG信号中提取心率和呼吸率 Gittrial1.py这是我启动以了解Git存储库工作方式的文件。 New1.py [从PPG数据中提取心率和呼吸率]： 第一步是可视化数据。 我分别提取了两列，以便绘制数据并能够处理数据。 我对数据进行了初步的周期图分析，以查看原始数据中是否有任何可行的信息。 心率： 在意识到需要过滤数据之后，我试图启动一个带通滤波器，该滤波器将对频率进行滤波，该频率将使我们的频率处于可能的心率值范围内。 我选择的截止频率为：低截止频率= 2 Hz，高截止频率= 8 Hz，请牢记带通特性和所需的频率范围（60-200 Hz）。 我将滤波器应用于PPG数据，并绘制了原始信号和滤波后的信号。 我绘制了滤波后的数据的周期图，以获得与最大功率谱密度[PSD]相对应的频率。 我计算了与最大PSD相对应的频率并显示了它。 我使用特定频率计算了心率并显示了它

可以通过脸部视频，或者指尖视频，分离RGB通道，并最终测量心率

可以通过脸部视频，或者指尖视频，分离RGB通道，并最终测量心率

HRV分析 一组用于分析心电图数据集以提取心率变异性及其功率谱分析的程序。 对于功率谱，使用了四种不同的方法：a) 傅立叶 b) 韦尔奇周期图（基于傅立叶） c) Burg 自回归 d) Yulear 自回归。 如果您要使用或修改和使用上述程序，请访问以下文件： (1) ML Stavrinou、GC Sakellaropoulos、E. Trachani、V. Sirrou、P. Polychronopoulos、G. Nikiforidis、E. Chroni，心率变异性光谱分析中的方法论问题：在癫痫患者中的应用，生物医学信号处理和控制，卷。 13，第 1-7 页，2014 年。 论文中还使用了这些程序： (2) 不受深部脑刺激影响的帕金森病心率变异性，Trachani E，Constantoyannis C，Sakellaropoulos GC，Stavrinou ML，N

通过功率谱的方法，利用心脏跳动会引起的人脸肤色的微弱变化来估计视频中人脸的心率，这是完整代码。 根据光电容积脉搏波描记PPG原理，人的肤色会随着血液容量的变化发生变化，而血液容量的改变主要是由于心脏跳动引起的充血和放血造成的。因此从视频中提取心率，可以将人脸的彩色视频中的肤色随时间变化做为观察信号，在不同波长的光照下，血液吸收的光和反射的光会有细微的变化，表现为脉搏波PPG信号振幅的变化。