excel列表中第一列为以4赫兹频率进行采样的采样值，现在对采样值进行处理，当信号不稳定时（即相邻两点的绝对值大于25 bpm），在初始采样点和下一个稳定部分的第一个点之间进行插值；采用Hermite三次插值算法，对上述处理后数据进行插值，输出为插值后的完整数据

首先，需要导入Python中的pandas和numpy模块，用于读取Excel数据和插值计算。步骤如下：

1. 读取Excel数据，选取第一列作为采样值
2. 计算相邻两点的差值，判断是否超过25 bpm，如果超过，则进行插值
3. 使用Hermite三次插值算法，对插值点进行计算
4. 输出插值后的完整数据

以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0])
data = df['采样值'].tolist()

# 初始值
prev = data[0]
prev_index = 0

# 插值后的完整数据
interpolated_data = []

# 循环计算插值
for i in range(len(data)):
    # 当前值
    current = data[i]
    
    # 计算差值
    diff = abs(current - prev)
    
    # 如果差值超过25 bpm，则进行插值
    if diff > 25:
        # 计算两个插值点的位置
        start_index = prev_index + 1
        end_index = i
        
        # 计算插值点
        x = np.linspace(start_index, end_index, end_index - start_index + 1)
        y = data[start_index:end_index+1]
        interpolator = interp1d(x, y, kind='cubic')
        interpolated_y = interpolator(x)
        
        # 将插值点添加到插值后的完整数据中
        for j in range(len(interpolated_y)):
            interpolated_data.append(interpolated_y[j])
        
        # 更新初始值和索引
        prev = data[i]
        prev_index = i
    else:
        # 如果差值不超过25 bpm，则将当前值添加到插值后的完整数据中
        interpolated_data.append(current)
        prev = current
        prev_index = i
        
# 输出插值后的完整数据
print(interpolated_data)

这段代码使用了numpy模块的interp1d函数来进行Hermite三次插值计算，将插值点添加到interpolated_data列表中。最终输出插值后的完整数据。