此参考设计用于进行关于如何从汽车方向盘中获取司机的脉搏率、呼吸率和基于 ECG 的心率的概念演示。借助 TI 生物辨识系列模拟前端 (AFE) 中的 AFE4400 和 AFE4300，可通过手与方向盘的简单接触来采集全部三个参数。该参考设计还包含全套 BLE 连接设计，可轻松连接到已启用 BLE 的智能手机、平板电脑等设备 特性采用 AFE4400 通过手掌测量脉搏 采用 AFE4300 测量心率和呼吸率 采用 MSP430F5528 MCU 保留每次测量的算法数据 采用 TI CC2541 的 BLE 模块连接 该设计已经过测试，并提供完成设计所需的一切材料（包括原理图、布局、光绘文件以及 BOM） 系统设计框图:

VB/C#.Net实体代码生成工具(EntitysCodeGenerate)【ECG】是一款专门为VB/C#.Net数据库程序开发量身定做的(ORM框架)代码生成工具，所生成的代码基于OO、ADO.NET、分层架构、ORM，改进的抽象工厂设计模式及反射机制等。目前直接支持Oracle、SqlServer、Sybase、DB2、Access、MySQL、SQLite、PostgreSQL、DM(达梦)、OleDb和Custom(自定义)类型的数据库、PowerDesigner文件，同时也支持Informix、Firebird、MaxDB、Odbc等,可用于各种数据库，并支持自定义分页查询(Skip/Take)。从数据库中生成表对应的VB/C#实体代码，并提取表及字段的注释等信息，亦可对生成的实体数据类型进行各种自定义的设置和方便的数据库操作等。如数据库列和VB/C#代码类型的映射、实体命名空间、代码个性化注释、是否生成对应的数据库操作等，操作简单实用。同时通过实体可快速实现数据库表的增删改查等操作，另外，所生成的操作数据库的代码，只需按生成的配置文件说明修改数据库连接，即可用于各种类型数据库的访问操作等，对应文件会自动解析，即一次生成可用于各种类型的数据库的操作；且当表字段发生重大变化时再生成一次即可。所有数据库的操作默认以实体对应表的主键(可以是联合主键)为准，当然也可指定条件。增加和更新合并为一个保存操作，由实体自己判断是增加还是更新，若你愿意也可以分开来做，实体也提供了对应的快捷方式等。更多的好处在你用过之后才会发现。工具同时提供帮助文档和大量的示例源码(如ECG.Demo等)，用VS2005打开每个Demo文件解决方案文件(.sln)即可看到源代码，一些示例以对应数据库自带的示例库为例介绍的(如Oracle)。详见安装后文件和工具帮助. 下载地址 http://www.cnblogs.com/lxchutao/archive/2011/06/01/2065977.html http://files.cnblogs.com/lxchutao/EntitysCodeGenerate.rar

ECG html canvas绘制心电图

TI的新芯片ADS１２９１／１２９２的演示板原理图, 是PADS

本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

表电极检测到的ECG信号常含有不同类型的干扰，因此，检测分析前要进行预处理。文中采用数字滤波处理， 在前人工作基础上进行了归纳．全面详细地阐述了对心电信号进行带通滤波、微分、平方非线性放大、移动窗积分等一 系列预处理措施；用madab验证来自MIT—BIH数据库的心电信号的处理效果。由结果可知，用文中方法消噪的同时又有 效地恢复和放大了波形特征信息．优化了心电波形，为后继检测和分析提供了更加可靠的依据。由于其简单易行，为临 床实现提供了重要的现实依据。

签出此项目，以使用Arduino监视ECG。

matlab心电图程序代码基于呼吸暂停-心电图的OSA检测代码 该项目包括用于呼吸暂停ECG的预处理方法和用于每段OSA检测的LSTM-RNN模型。 介绍 如果要使用此程序，应首先下载Apnea-ecg数据库。 在这里，我们提供了一个下载链接，代码为：8fuq。 用法 然后，按照以下步骤操作，您将获得OSA检测模型。 在python中使用matlab函数。 遵循官方文件。 运行preprocessOfApneaECG.mit2Segments.py 。 此python文件将Apnea-ECG数据库转换为每分钟的ECG段，包括训练集（a01-a20，b01-b05，c01-c10）和测试集（x01-x35）。 不要忘记在mit2Segments.py中设置路径信息。 运行preprocessOfApneaECG.preProcessing.py 。 该python文件处理每分钟的ECG片段，包括ECG去噪，从ECG提取RRI，RAMP和EDR信号，在RRI和RAMP上进行平滑和样条插值以及对EDR信号进行下采样。 此外，我们根据RRI将这些细分分为两种：噪声和清晰。 运行produceD

心电图预测 这项工作包括从MIT_BIH数据库对ECG数据进行时间Sereis预测。 它包括时间序列预测模型（如ARIMA，SARIMA）和基于LSTM的方法。