neurokit2心电信号处理代码

NeuroKit2是一个开源Python库，用于生物信号分析，包括心电信号（ECG）。它提供了一套简单易用的API来处理、解析和可视化心电图数据。对于心电信号处理，NeuroKit2包含了一系列功能，例如：

1. **心跳检测**（Heart Rate Detection）：通过R-R间期计算心率，支持单通道或多通道数据。
2. **滤波**（Filtering）：如Butterworth低通滤波器去除噪声，提高信号质量。
3. **事件标记**（Event Detection）：自动或手动标记PQRST波形和其他生理事件。
4. **信号同步**（Signal Alignment）：对齐来自多个传感器的心电信号。
5. **信号预处理**（Preprocessing）：包括平滑、标准化等步骤。

使用NeuroKit2处理心电信号的基本流程通常是导入库，读取数据，应用预处理算法，然后分析结果。以下是一个简单的例子：

import neurokit2 as nk

# 读取心电图文件
ecg_data = nk.read.ecg("path_to_your_file", sampling_rate=250)

# 进行预处理
processed_ecg = nk.ecg_clean(ecg_data["ECG"], method="median")

# 检测心率
heart_rate = nk.heart_rate(processed_ecg)

# 可视化结果
nk.plot_events([processed_ecg, heart_rate], ecg=True)