import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据集路径 data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' # 设置输出路径 output_path = 'ImageMITBIH/' N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = [] # 读取数据集中所有记录的文件名 records = wfdb.get_record_list('mitdb') print('file list =', records) # 循环遍历每个记录文件 for record in records: print('\n') print('Processing record:', record) # 读取记录文件中的信号和标注信息 all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record)) signals = [x[0] for x in all_signals] annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr') print('signals =', signals) print('signals_amount =', len(signals)) print('fields =', fields) print('annotations =', annotations) # 获取每个心拍的位置和类别 beats_pos = annotations.sample beats_labels = annotations.symbol print('beats_pos =', beats_pos) print('pos_amount =', len(beats_pos)) print('beats_labels =', beats_labels) print('labels_amount =', len(beats_labels)) print('labels_forms =', list(set(beats_labels))) for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': # 正常心拍 N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': # 房性早搏 A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': # 室性早搏 V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': # 室性融合波 F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': # 左束传导受阻 L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': # 右束传导受阻 R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: # 其他异常心拍或无效信号 qita_beats_pos.append(beats_pos[i])逐句翻译一下
时间: 2023-12-30 14:05:49 浏览: 107
这是一个 Python 代码,用于处理心电图数据集。代码分为三个部分:
第一部分,设置数据集路径和输出路径,导入所需的库。
第二部分,循环遍历每个记录文件,读取信号和标注信息,获取每个心拍的位置和类别,并将其分别存储在对应的列表中。
第三部分,将不同类别的心拍位置存储在不同的列表中,最后保存到输出路径下。
具体解释如下:
- 导入 wfdb、numpy、os、cv2 和 PIL 库,以及 matplotlib.pyplot 库中的 plt 模块。
- 设置数据集路径为 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/',输出路径为 'ImageMITBIH/'。
- 使用 wfdb 库中的 get_record_list() 函数获取数据集中所有记录的文件名列表。
- 循环遍历每个记录文件名,使用 wfdb 库中的 rdsamp() 函数读取信号和字段信息,使用 rdann() 函数读取标注信息。
- 获取每个心拍的位置和类别,分别存储在 beats_pos 和 beats_labels 列表中。
- 根据心拍类别将心拍位置存储在对应的列表中。
- 最后将不同类别的心拍位置列表保存到输出路径下的相应文件中。
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import wfdb import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal # 读取心电数据 record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00003_lr') # 获取心电信号 ecg_signal = record.p_signal[:, 0] # 获取采样频率 fs = record.fs # 获取时间轴 t = np.arange(ecg_signal.size) / fs # 去除基线漂移 ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal) # 定义滤波器 b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low') # 进行滤波 ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)请问用的是什么滤波方法
这段代码使用的是双向无延迟滤波器(即 `filtfilt` 函数),对信号进行了低通滤波,截止频率为 0.2 * fs,滤波器阶数为 4。由于 `filtfilt` 函数是双向滤波,因此可以消除滤波器引入的相位延迟,保持信号的相位不变。这种滤波方法可以更好地保留信号的高频成分和细节信息,同时去除低频噪声和基线漂移。
import wfdb import pywt import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy import signal # 加载数据 record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00001_lr') signal = record.p_signal[:, 0] # 取第一列信号 fs = record.fs # 采样率 # 小波滤波 w = 'db4' # 选用Daubechies4小波 level = 6 # 小波分解层数 coeffs = pywt.wavedec(signal, w, level=level) for i in range(1, level+1): coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], np.std(coeffs[i])/2)# 阈值为标准差的一半 filtered_signal = pywt.waverec(coeffs, w) # 去除基线漂移 baseline = signal - filtered_signal filtered_signal += np.mean(baseline) # 去除工频干扰 notch_freq_Hz = np.array([50.0]) # 工频干扰频率为50Hz for freq_Hz in np.nditer(notch_freq_Hz): bp_stop_Hz = freq_Hz + 3.0 * np.array([-1, 1]) b, a = signal.butter(3, bp_stop_Hz / (fs / 2.0), 'bandstop') filtered_signal = signal.lfilter(b, a, filtered_signal) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(signal, label='Original') plt.plot(filtered_signal, label='Filtered') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Sample')代码如上,出现错误
您未在使用`signal`模块的函数时使用正确的完整名称。在您的代码中,您将`signal`模块导入为`from scipy import signal`,但在代码中您使用了`signal.butter`和`signal.lfilter`,这将导致名称冲突并引发错误。
为了解决这个问题,您可以尝试以下两个解决方案之一:
1. 在使用`signal`模块的函数时使用完整的模块名称。例如,您可以将以下代码:
```
b, a = signal.butter(3, bp_stop_Hz / (fs / 2.0), 'bandstop')
filtered_signal = signal.lfilter(b, a, filtered_signal)
```
更改为:
```
b, a = scipy.signal.butter(3, bp_stop_Hz / (fs / 2.0), 'bandstop')
filtered_signal = scipy.signal.lfilter(b, a, filtered_signal)
```
2. 重命名您的导入语句。例如,您可以将以下代码:
```
from scipy import signal
```
更改为:
```
import scipy.signal as sig
```
然后在使用`signal`模块的函数时使用`sig`作为前缀。例如,您可以将以下代码:
```
b, a = signal.butter(3, bp_stop_Hz / (fs / 2.0), 'bandstop')
filtered_signal = signal.lfilter(b, a, filtered_signal)
```
更改为:
```
b, a = sig.butter(3, bp_stop_Hz / (fs / 2.0), 'bandstop')
filtered_signal = sig.lfilter(b, a, filtered_signal)
```
希望这些解决方案可以帮助您解决问题。
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