用wfdb库读取mit-bih心电信号数据集提取幅值数据和标签数据,用biosppy库分析信号并剪切心拍并标记对应标签(多分类),再把每一个心拍归一化生成256*256单色位图关联标签并保存且可视化,python代码
时间: 2024-05-15 16:14:28 浏览: 10
以下是针对MIT-BIH心电信号数据集的Python代码,其中使用了wfdb库和biosppy库:
```python
import wfdb
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from biosppy.signals import ecg
import cv2
# 设置读取数据集的路径和文件名
signal_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/100'
annotation_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/100annotations'
# 读取信号和注释
signal, fields = wfdb.rdsamp(signal_path)
annotation = wfdb.rdann(annotation_path, 'atr')
# 提取幅值数据和标签数据
amplitude = signal[:, 0]
labels = annotation.symbol
# 使用biosppy库分析信号并剪切心拍并标记对应标签
out = ecg.ecg(signal=amplitude, sampling_rate=fields['fs'], show=False)
rpeaks = out['rpeaks']
heartbeats = []
heartbeat_labels = []
for i in range(len(rpeaks)-1):
heartbeat = amplitude[rpeaks[i]:rpeaks[i+1]]
if len(heartbeat) == len(amplitude[rpeaks[i]:]):
heartbeat_labels.append(labels[rpeaks[i]])
heartbeats.append(heartbeat)
# 归一化每一个心拍并生成256*256单色位图关联标签并保存且可视化
for i, heartbeat in enumerate(heartbeats):
normalized = (heartbeat - np.min(heartbeat)) / (np.max(heartbeat) - np.min(heartbeat))
resized = cv2.resize(normalized, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_AREA)
label = heartbeat_labels[i]
cv2.imwrite('heartbeat_{}_{}.png'.format(i, label), resized*255)
plt.imshow(resized, cmap='gray')
plt.title(label)
plt.show()
```
上述代码首先读取了MIT-BIH心电信号数据集中的一个信号文件和对应的注释文件,然后提取了信号的幅值数据和注释的标签数据。接着使用biosppy库分析信号并剪切心拍并标记对应标签,得到了每一个心拍的幅值数据和对应的标签。最后,对于每一个心拍,将其归一化、生成256*256单色位图并关联标签并保存,并可视化。