for eachWord in fstop: eachWord = re.sub(" ", "", eachWord) stopwords.append(eachWord) fstop.close()

这段代码是在读取一个停用词文件，去除文件中每个单词的空格，并将处理后的单词添加到一个停用词列表中。具体解释如下：

- 首先，打开一个停用词文件，通过 fstop = open("filename.txt", "r") 打开文件。
- 然后，遍历文件中的每一个单词，通过 re.sub(" ", "", eachWord) 去除单词中的空格。
- 最后，将处理后的单词添加到一个停用词列表中，通过 stopwords.append(eachWord) 实现。
- 最后，关闭文件，通过 fstop.close() 关闭文件句柄。

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import jieba import math import re from collections import Counter # 读入两个txt文件存入s1,s2字符串中 s1 = open('1.txt', 'r').read() s2 = open('2.txt', 'r').read() # 利用jieba分词与停用词表，将词分好并保存到向量中 stopwords = [] fstop = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') for eachWord in fstop: eachWord = re.sub("\n", "", eachWord) stopwords.append(eachWord) fstop.close() s1_cut = [i for i in jieba.cut(s1, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] s2_cut = [i for i in jieba.cut(s2, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] # 使用TF-IDF算法调整词频向量中每个词的权重 def get_tf_idf(word, cut_list, cut_code_list, doc_num): tf = cut_list.count(word) df = sum(1 for cut_code in cut_code_list if word in cut_code) idf = math.log(doc_num / df) return tf * idf word_set = list(set(s1_cut).union(set(s2_cut))) doc_num = 2 # 计算TF-IDF值并保存到向量中 s1_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s1_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] s2_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s2_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] # 获取TF-IDF值最高的前k个词 k = 10 s1_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s1_cut_tfidf)), key=lambda x: s1_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] s2_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s2_cut_tfidf)), key=lambda x: s2_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] # 使用前k个高频词的词频向量计算余弦相似度 s1_cut_code = [s1_cut.count(word) for word in s1_cut_topk] s2_cut_code = [s2_cut.count(word) for word in s2_cut_topk] sum = 0 sq1 = 0 sq2 = 0 for i in range(len(s1_cut_code)): sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i] sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2) sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2) try: result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3) except ZeroDivisionError: result = 0.0 print("\n余弦相似度为：%f" % result)

这段代码是Python的一些import语句。其中，jieba是一个中文分词库，用于对中文文本进行分词处理；math是Python的数学函数库，提供了许多常用的数学函数；re是Python的正则表达式库，用于对字符串进行匹配和处理；Counter是Python的计数器库，用于对一组数据进行计数处理。这些库的引入，可以帮助Python程序员更方便地对中文文本和数学数据进行处理和分析。

clc;clear;close all %% load matlab.mat Fs = 1000; fs = 1000; for i = 1:12 x = signal(:,i); t = (0:length(x)-1)/fs; %% 小波变换提取基线 w='sym8'; thr_met='s'; Fc = 2; % 设置的截止频率 lev = ceil(log2(Fs/Fc)); BL = wden(x,'heursure',thr_met,'one',lev, w); x1 = x-BL; X1(:,i) = x1; %% 利用butterworth滤波器去除工频干扰 Fpass1 = 45; % First Passband Frequency Fstop1 = 48; % First Stopband Frequency Fstop2 = 52; % Second Stopband Frequency Fpass2 = 55; % Second Passband Frequency Apass1 = 0.1; % First Passband Ripple (dB) Astop = 30; % Stopband Attenuation (dB) Apass2 = 0.1; % Second Passband Ripple (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandstop(Fpass1, Fstop1, Fstop2, Fpass2, Apass1, Astop, ... Apass2, Fs); Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match); % butterworth滤波器 x2 = filter(Hd,x1); X2(:,i) = x2; %% 利用chebyII滤波器去除肌电 Fs = 1000; % Sampling Frequency Fpass = 5; % Passband Frequency Fstop = 10; % Stopband Frequency Apass = 1; % Passband Ripple (dB) Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its CHEBY2 method. h = fdesign.lowpass(Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs); Hd = design(h, 'cheby2', 'MatchExactly', match); x3 = filter(Hd,x2); xc = x2-x3; X3(:,i) = xc; end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X1(:,i)); end

这段代码主要是对12导联心电图数据进行预处理，包括去除基线漂移、去除工频干扰和肌电干扰等。具体实现过程如下：

1. 读取原始心电信号数据 signal，并设置采样率 fs。

2. 对每个导联的信号进行小波变换，提取基线漂移，并将其从原信号中减去。

3. 利用 butterworth 滤波器去除工频干扰，设置带阻滤波器的截止频率和带宽等参数。

4. 利用 chebyII 滤波器去除肌电干扰，设置低通滤波器的通带和阻带参数。

5. 将去除基线漂移、工频干扰和肌电干扰之后的信号分别保存在 X1、X2 和 X3 中。

6. 绘制原始心电信号和处理后的信号在所有导联上的图像，便于观察和比较。

需要注意的是，在代码中使用了一些变量和函数，如小波变换的参数、滤波器设计的参数等，需要根据具体情况进行设置。