睡眠呼吸心跳检测系统设计程序代码

睡眠呼吸心跳检测系统的程序设计通常涉及到生理信号采集、预处理、特征提取以及异常分析等步骤。这里提供一个简单的概述：

1. **数据采集**：你可以使用传感器（如心率传感器、压力传感器）收集用户的心跳和呼吸数据，或者从已有的生物医学设备获取。

import Adafruit_BME280 # 假设使用BME280传感器
bme = Adafruit_BME280.Adafruit_BME280()
heart_rate = bme.read_heart_rate()
breath_rate = bme.read_breathing_rate()

2. **数据预处理**：对原始数据进行滤波、平滑，去除噪声，例如低通滤波和归一化。

from scipy.signal import butter, filtfilt

def preprocess(data):
    # 进行滤波
    nyquist_freq = 0.5 * sample_rate
    lowcut = 0.75 * nyquist_freq
    b, a = butter(2, lowcut / nyquist_freq, 'low')
    data_filtered = filtfilt(b, a, data)
    # 归一化
    return (data_filtered - np.mean(data_filtered)) / np.std(data_filtered)

3. **特征提取**：从预处理后的数据中计算有用的特征，比如平均值、标准差、峰谷差等。

def extract_features(cleaned_data):
    mean_hr = np.mean(cleaned_data)
    std_hr = np.std(cleaned_data)
    return mean_hr, std_hr

4. **分析与判断**：使用机器学习算法或阈值比较来判断是否存在睡眠呼吸暂停等问题。例如，对比心跳和呼吸频率是否匹配正常范围。

def analyze(mean_hr, std_hr):
    if mean_hr < min_heart_rate or std_hr > max_std_dev:
        return "可能存在呼吸暂停"
    else:
        return "正常睡眠"

请注意，这只是一个简化版本，实际项目需要更复杂的数据处理和模型训练。此外，这类应用可能会涉及医疗隐私法规，需谨慎处理。