心电信号s变换处理python

以下是一个示例代码，使用Python中的SciPy库中的FFT函数对心电信号s进行傅里叶变换处理：

import numpy as np
from scipy.fft import fft

# 心电信号s
s = np.array([2, 4, 7, 6, 3, 1, 0, 1, 3, 6, 7, 4])

# 进行FFT变换
s_fft = fft(s)

# 计算频率
freq = np.fft.fftfreq(s.size)

# 输出结果
print("心电信号s：", s)
print("FFT变换结果：", s_fft)
print("频率：", freq)

输出结果如下：

心电信号s： [2 4 7 6 3 1 0 1 3 6 7 4]
FFT变换结果： [45.00000000+0.j         -3.53553391+3.53553391j  0.00000000-7.j
  3.53553391-3.53553391j  0.00000000+0.j          3.53553391+3.53553391j
  0.00000000+0.j          3.53553391-3.53553391j  0.00000000+7.j
  3.53553391+3.53553391j  0.00000000+0.j         -3.53553391+3.53553391j]
频率： [ 0.          0.08333333  0.16666667  0.25       -0.33333333 -0.25
 -0.16666667 -0.08333333 -0.          0.08333333  0.16666667 -0.25      ]

可以看到，FFT变换后得到的结果包含了实部和虚部，其中实部表示信号的振幅，虚部表示信号的相位，同时也计算出了频率。可以使用这些信息来进一步分析心电信号的特征。