请在已知心电信号情况下,给出上述代码
时间: 2024-02-22 20:58:17 浏览: 18
好的,以下是一个基于Python的心电信号处理示例代码,其中包括小波变换的模极大值对方法用于R波检测和计算RR间期:
```python
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取心电信号数据,例如ECG.txt
ecg_signal = np.loadtxt('ECG.txt')
# 设置小波变换参数
wavelet = 'db4' # 选用db4小波
level = 6 # 6层小波分解
mode = 'symmetric' # 分解模式
# 对信号进行小波分解
coeffs = pywt.wavedec(ecg_signal, wavelet, mode=mode, level=level)
# 计算小波系数的模值,得到小波变换的模函数
modulus = np.absolute(coeffs[0])
# 对模函数进行中值滤波,去除噪声干扰
window_size = 31
filtered_modulus = np.zeros_like(modulus)
for i in range(window_size, len(modulus) - window_size):
filtered_modulus[i] = np.median(modulus[i - window_size:i + window_size])
# 寻找模函数的局部极大值点,即R波峰的位置
peaks = []
for i in range(1, len(filtered_modulus) - 1):
if filtered_modulus[i] > filtered_modulus[i - 1] and filtered_modulus[i] > filtered_modulus[i + 1]:
peaks.append(i)
# 计算相邻R波峰之间的时间间隔,即RR间期
rr_intervals = []
for i in range(1, len(peaks)):
rr_interval = peaks[i] - peaks[i - 1]
rr_intervals.append(rr_interval)
# 绘制信号和R波峰位置
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(ecg_signal, 'k')
plt.plot(filtered_modulus, 'g')
plt.plot(peaks, filtered_modulus[peaks], 'ro')
plt.xlabel('Sample number')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('ECG with R-peaks')
plt.show()
# 打印RR间期
print('RR intervals:', rr_intervals)
```
需要注意的是,该示例代码仅供参考,实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。