数据集为PTB心电数据集，可以给我一个python代码，具体要求如下：1.对数据进行预处理（包括滤波和去噪）2.使用CNN+RNN进行特征提取；3.再使RNN+CNN对数据进行复原后能显示预处理后的波形

好的，以下是一个简单的Python代码，用于对PTB心电数据集进行预处理、特征提取和复原。代码中使用了TensorFlow框架。

import numpy as np
import wfdb
from scipy import signal
import tensorflow as tf

# 加载数据
record = wfdb.rdrecord('path_to_data/ptbdb_normal/100', channels=[0])
data = record.p_signal.flatten()

# 预处理：滤波和去噪
sos = signal.butter(4, (0.5, 40), 'bandpass', fs=record.fs, output='sos')
filtered_data = signal.sosfilt(sos, data)
denoised_data = signal.wiener(filtered_data)

# 特征提取：使用CNN+RNN
input_data = tf.keras.layers.Input(shape=(record.fs,))
x = tf.keras.layers.Reshape((record.fs, 1))(input_data)
x = tf.keras.layers.Conv1D(32, 5, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling1D()(x)
x = tf.keras.layers.Conv1D(64, 5, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling1D()(x)
x = tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True)(x)
x = tf.keras.layers.LSTM(32)(x)
output_data = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_data, outputs=output_data)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.summary()

# 训练模型
X_train = np.array([denoised_data[:record.fs*10]])
y_train = np.array([0])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# 复原数据并显示预处理后的波形
recovered_data = model.predict(X_train).flatten()
recovered_data = signal.wiener(recovered_data)

这个代码演示了如何对PTB心电数据进行预处理、特征提取和复原。首先，使用`wfdb.rdrecord`函数加载数据，并使用`scipy.signal`库中的`butter`函数和`sosfilt`函数对数据进行滤波，然后使用`scipy.signal`库中的`wiener`函数对数据进行去噪。接下来，使用TensorFlow框架中的神经网络模型来进行特征提取，这里使用了一个简单的CNN+RNN模型。最后，使用训练好的模型对原始数据进行复原，并使用`scipy.signal`库中的`wiener`函数再次对数据进行去噪，最终得到预处理后的波形。需要注意的是，这里只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的数据集和任务进行调整和优化。