心电信号诊断代码

心电信号诊断是一项复杂的任务，需要深入的医学知识和专业的技术。一般来说，进行心电信号诊断需要采集患者的心电信号数据，然后对该数据进行预处理、特征提取和分类等步骤，最终得到诊断结果。

以下是一个简单的心电信号诊断代码示例，仅供参考：

import wfdb
import numpy as np
from biosppy.signals import ecg

# 读取心电信号数据
record = wfdb.rdrecord('ecg_data') 
signal = record.p_signal[:,0]

# 预处理
filtered, _, _ = ecg.st.filter_signal(signal, record.fs)

# 特征提取
rpeaks, _ = ecg.hamilton_segmenter(filtered, record.fs)
templates, _, _ = ecg.extract_heartbeats(filtered, rpeaks, record.fs)

# 分类
# ...

# 输出诊断结果
# ...

以上代码使用了WFDB和Biosppy库进行心电信号数据读取、预处理、特征提取和分类等操作。其中，预处理采用了基于斯托克斯变换的滤波方法，特征提取采用了基于哈密顿分割器的QRS检测和基于平均心拍的心拍波形提取方法。

需要注意的是，以上代码仅用于演示心电信号诊断的一般流程，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。同时，对于心电信号诊断这样的医学任务，除了代码实现，还需要具备相关的医学知识和专业技能。