手把手ECG睡眠分期python

### 使用Python进行ECG睡眠分期的教程

#### 了解背景与需求
为了实现基于心电图(ECG)信号处理并完成自动化的睡眠分期，通常需要结合生物医学工程的知识以及机器学习算法来分析生理数据。虽然提供的参考资料未直接涉及此主题[^1]，可以借鉴其他领域的时间序列数据分析方法。

#### 数据准备阶段
获取高质量的心电信号对于后续处理至关重要。可以从公开数据库下载标注好的多导联夜间记录文件作为训练集的一部分；这些资源往往遵循特定格式如EDF+(European Data Format Plus)，因此可能需要用到`pyedflib`库读取原始二进制流：

from pyedflib import highlevel

signals, signal_headers, header = highlevel.read_edf('example.edf')
print(signals.shape)

#### 预处理流程设计
针对采集到的数据实施必要的清理工作，比如去除基线漂移、工频干扰等问题。这里推荐采用Butterworth滤波器平滑曲线，并借助Notch filter消除电力噪声影响:

import numpy as np
from scipy.signal import butter,filtfilt,iirnotch

def apply_bandpass_filter(data,sample_rate):
    nyquist_freq = sample_rate / 2.
    lowcut = 0.5/(nyquist_freq)
    highcut = 47./(nyquist_freq)

    b,a=butter(4,[lowcut,highcut],'band')
    y=filtfilt(b,a,data)
    
    return y

# Example usage with a given sampling rate of 200Hz
filtered_signal = apply_bandpass_filter(signals[:,0],sample_rate=200.)

#### 特征提取技术应用
从预处理后的时域波形中挖掘有助于区分不同睡眠状态的关键指标。常见的做法有计算功率谱密度PSD、Hjorth参数等统计量度，也可以考虑利用小波变换捕捉局部变化特征。

#### 构建分类模型架构
选择合适的监督式学习框架对已知标签样本进行拟合预测。考虑到医疗场景下的高维稀疏特性，支持向量机SVM可能是不错的选择之一。当然如果具备足够的算力条件的话，尝试深度神经网络或许能带来更优的效果。

#### 结果评估体系建立
最后一步就是验证所选方案的有效性和可靠性了。除了常规混淆矩阵外，还可以引入Kappa系数衡量一致性水平，ROC曲线下面积AUC反映诊断效能等方面的内容来进行综合评判。