对心音信号提取感知线性预测plp系数用什么函数？请写出完整代码

在音频信号处理中，对心音信号（如ECG或HRV数据）进行感知线性预测（Perceptual Linear Prediction, PLP）并提取PLP系数通常会涉及以下步骤：

1. 音频预处理：降噪、滤波等。
2. 检测R波：心音信号中的重要特征。
3. 线性预测编码（LPC）：对R波后的部分进行线性预测分析，得到PLP系数。

在Python中，可以使用`librosa`库来进行这样的处理。这里是一个简化的示例，假设你已经有了处理好的心电信号（signal）：

import numpy as np
from scipy.signal import lpc
import librosa

# 假设signal已经是一个numpy数组，包含时间序列的心电信号
# 心电图信号通常需要做一些预处理，比如低通滤波和基线漂移去除
# 这里仅做简化，实际应用中请自行添加预处理步骤

# 提取R波后的一段信号
r_peak_index = detect_r_peaks(signal)  # 自定义的R波检测函数
r_peak_signal = signal[r_peak_index:]

# 定义窗口大小和步长
frame_length = 2048  # 例如，窗口长度为2048样本点
hop_size = 512      # 跳过512个点获取下一个帧

# 计算每个帧的PLP系数
frames = librosa.util.frame(r_peak_signal, frame_length=frame_length, hop_length=hop_size)
coefficients = []
for frame in frames:
    coefficients.append(lpc(frame, order=12))  # 通常LPC阶数设置为12或更多

# 将系数转换成二维数组方便后续分析
coefficients_array = np.array(coefficients)

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