我有一个10秒左右的PPG信号的excel文件，表格第一列是时间，第二列是PPG信号的电流值。我现在需要通过测量5-9s之间的峰峰值之间的平均时间差（也就是说要获得5-9秒内各个峰峰值之间的时间差，最后求平均值），通过60/这个时间差获得一个数字信号。帮我用python代码实现

你可以使用Python的pandas库来处理Excel数据，并结合numpy进行数学计算。以下是一个基本的步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你的Excel文件名为 'ppg_data.xlsx'，并且已经加载到DataFrame df，时间列名是'Time'，信号列名是'Signal'
df = pd.read_excel('ppg_data.xlsx')

# 确保时间列是datetime类型
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

# 定义峰峰值查找函数
def find_peaks(signal):
    # 使用pandas库的rolling()函数找到每个连续上升和下降的峰谷点
    peaks = signal.rolling(window=2).apply(lambda x: (x > x.shift()).astype(int) * x)
    return peaks.values

# 应用峰峰值查找函数并获取5-9s内的信号
signal_5_to_9 = df.loc[(df['Time'] >= '5s') & (df['Time'] <= '9s'), 'Signal'].values
peaks_5_to_9 = find_peaks(signal_5_to_9)

# 计算峰峰值间的时间差
time_diffs = np.diff(peaks_5_to_9.nonzero()[0])

# 求平均时间差
average_time_diff = np.mean(time_diffs)

# 将时间差转换为数字信号（假设60是单位时间）
digital_signal = 60 / average_time_diff

print(f"平均时间差为：{average_time_diff} 秒，对应的数字信号为：{digital_signal}")

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