WFDB参数及用法介绍
时间: 2023-10-09 22:13:45 浏览: 60
WFDB(Waveform Database)是一个用于处理生理信号数据的开源软件包,提供了许多功能和参数。下面是一些常用的WFDB参数及其用法的介绍:
1. `recordname`:数据记录的名称。可以是MIT-BIH心律失常数据库中的记录名称,或者是本地存储的记录文件的路径。
2. `wfdbdir`:指定MIT-BIH心律失常数据库的路径。如果未指定,则使用默认路径。
3. `sampfrom` 和 `sampto`:指定要读取的样本范围。可以使用这两个参数来读取数据记录的特定部分。
4. `channels`:指定要读取的导联列表。可以是索引列表或导联名称列表。默认情况下,读取所有可用导联。
5. `pbdir`:设置记录文件的存储路径。如果未指定,则使用默认路径。
6. `smoothframes` 和 `smoothwidth`:平滑数据的参数。`smoothframes`指定平滑窗口的帧数,`smoothwidth`指定平滑窗口的宽度。
7. `highpass` 和 `lowpass`:滤波器的参数。`highpass`指定高通滤波器的截止频率,`lowpass`指定低通滤波器的截止频率。
8. `resample`:重新采样信号的参数。可以设置为目标采样率或目标采样频率。
这些参数可以在wfdb库的函数中使用,例如`rdrecord()`用于读取记录,`wrrecord()`用于写入记录,`ann2rr()`用于从注释中提取R峰等。
以下是一个示例代码,展示了如何使用wfdb库中的一些常用参数:
```python
import wfdb
# 读取MIT-BIH心律失常数据库中的记录
record_name = '100' # 数据库中记录的名称
# 使用wfdb库读取记录,指定导联和样本范围
record = wfdb.rdrecord(record_name, channels=[0, 1], sampfrom=1000, sampto=2000)
# 对记录进行滤波和平滑处理
filtered_signal = wfdb.processing.bandpass_filter(record.p_signal[:, 0], record.fs, lowcut=0.5, highcut=40)
smoothed_signal = wfdb.processing.smooth_signal(filtered_signal, window='hamming', width=5)
# 将处理后的信号写入记录文件
record.p_signal[:, 0] = smoothed_signal
wfdb.wrrecord(record_name + '_processed', record=record, fs=record.fs, fmt=['16', '16'])
# 从注释中提取R峰位置
annotation = wfdb.rdann(record_name, 'atr')
rr_intervals = wfdb.processing.ann2rr(annotation.annsamp, fs=record.fs)
```
在上述代码中,我们首先使用`rdrecord()`函数读取MIT-BIH心律失常数据库中的记录,并指定要读取的导联和样本范围。然后,我们使用`bandpass_filter()`函数对信号进行带通滤波,使用`smooth_signal()`函数对滤波后的信号进行平滑处理。接下来,我们使用`wrrecord()`函数将处理后的信号写入记录文件,指定记录名称、信号和采样率等参数。最后,我们使用`rdann()`函数读取注释,并使用`ann2rr()`函数从注释中提取R峰位置。