我想根据一个xlsx文件里的一个sheet的数据（SCG数据）分析心率信号，可视化心率波形，算法求出RRI然后绘制RRI的庞加莱散点图。请帮我写出对应的python代码

首先，你需要安装pandas库来处理Excel文件，matplotlib库用于数据可视化，numpy库计算数值统计，以及mne库（如果需要专门的心率分析功能）。这里是一个基本的步骤指南：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mne.preprocessing import create_ecg_epochs, find_rpeaks

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('SCG_data.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 替换为你的实际文件路径和表名

# 确保心电信号列存在，假设列名为'ECG_signal'
if 'ECG_signal' in df.columns:
    ecg_signal = df['ECG_signal'].values
else:
    print("无法找到ECG信号列，请检查数据集")

# 使用MNE库提取心率信号（R波和R-R间隔）
rpeaks = find_rpeaks(ecg_signal)
epochs = create_ecg_epochs(ecg_signal, events=rpeaks, tmin=-0.5 / 60., tmax=0.5 / 60.)  # 时间窗设定为QRS复杂度的范围

# 计算RRI（R-R间期）
rris = epochs.times * epochs.info['sfreq']  # sfreq表示样本频率
rris = rris[1:] - rris[:-1]  # 排除第一个值

# 可视化心率波形和RRI
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)
axs[0].plot(ecg_signal)
axs[0].set_title('ECG Signal')
axs[1].plot(rris, 'o', label='RRI')
axs[1].set_xlabel('Sample Index')
axs[1].set_ylabel('RR Interval (seconds)')
axs[1].legend()
plt.show()

# 庞加莱散点图（Poincaré plot），展示RRI的分布情况
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(rris, rris延迟=rris, s=1, alpha=0.7)
plt.xlabel('Normal RR interval (s)')
plt.ylabel('Follow-up RR interval (s)')
plt.title('Poincaré Plot for RRI')
plt.grid(True)
plt.show()