心电信号stockwell变换代码

以下是使用Python实现的心电信号Stockwell变换代码示例：

import numpy as np
import pywt
from scipy.signal import hilbert

def st(x, fs):
    # x为输入的心电信号，fs为采样率
    N = len(x)
    dt = 1/fs
    t = np.arange(0, N) * dt
    freqs = np.arange(0, fs, fs/N)
    w = np.zeros((N, len(freqs)), dtype=complex)
    for i, f in enumerate(freqs):
        if f == 0:
            w[:, i] = x
        else:
            # 首先对信号进行小波分解
            coeffs = pywt.cwt(x, [f], 'morl', sampling_period=dt)[0]
            # 对小波系数进行处理
            coeffs *= np.sqrt(f)
            coeffs = hilbert(coeffs, axis=0)
            coeffs *= np.exp(-2 * np.pi * np.square(f) * t[:, np.newaxis])
            # 对处理后的小波系数进行反变换
            w[:, i] = np.sum(coeffs, axis=1)
    return w, freqs

使用示例：

import wfdb
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MIT-BIH心电数据集中的一条心电信号
record = wfdb.rdrecord('mitdb/100', channels=[0])
signal = record.p_signal.flatten()

# 对信号进行Stockwell变换
w, freqs = st(signal, record.fs)

# 绘制变换后的结果
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(np.abs(w), aspect='auto', origin='lower', extent=(0, len(signal)/record.fs, 0, record.fs/2))
ax.set_xlabel('Time (s)')
ax.set_ylabel('Frequency (Hz)')
ax.set_title('Stockwell Transform of ECG Signal')
plt.colorbar(im)
plt.show()

这段代码将加载MIT-BIH心电数据集中的第一条信号，并将其传递给st函数进行Stockwell变换。最终，绘制了变换后的结果，其中X轴表示时间，Y轴表示频率。