心电信号qrs波识别代码

以下是一个简单的心电信号QRS波识别的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取心电信号数据
data = pd.read_csv("ecg_signal.csv")

# 设置QRS波检测的参数
window_size = 30
threshold = 0.6

# 计算QRS波检测的阈值
rolling_mean = data['signal'].rolling(window_size).mean()
rolling_std = data['signal'].rolling(window_size).std()
threshold_value = rolling_mean + threshold * rolling_std

# 检测QRS波
qrs_detected = []
for i in range(len(data)):
    if data['signal'][i] > threshold_value[i]:
        qrs_detected.append(i)

# 绘制心电信号和QRS波检测结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(data['time'], data['signal'], label='ECG signal')
ax.plot(data['time'][qrs_detected], data['signal'][qrs_detected], 'ro', label='Detected QRS')
ax.set_xlabel('Time (s)')
ax.set_ylabel('Amplitude')
ax.legend()
plt.show()

这个示例代码假设心电信号数据保存在一个名为`ecg_signal.csv`的文件中，文件包含两列数据：时间和信号值。代码会计算一个滑动窗口内的平均值和标准差，并以此来计算QRS波检测的阈值。然后，代码会遍历信号数据，并将超过阈值的点视为QRS波。最后，代码会绘制心电信号和QRS波检测结果的图表。请注意，这只是一个简单的示例代码，QRS波检测算法的实现可能需要更复杂的技术和调整。