使用Python在實時信號上進行ECG數據分析

Question

我正在使用Python根據Arduino獲得的信號生成心電圖（ECG）。 我想對此進行一些分析，我尚不知道哪種分析類型尚待確定。 但是我的問題是，是否可以對通過串行端口的實時數據流進行此分析，還是先將數據保存為一個文本文件然后對其進行分析更容易/更好。 現在，我無法解決這個問題。 一個額外的注意事項：我至少想檢測信號的峰值（R波）和RR間隔（這樣我就可以測量每分鍾的心跳數）。

到目前為止，這是我對Python的了解：

from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg
import matplotlib.figure as mfig
import PyQt4.QtGui as gui, PyQt4.QtCore as core
import collections
import time
import random

import serial
ser = serial.Serial('/dev/tty.usbmodem1411', 57600)

start_byte = 'S'
end_byte = 'F'


refreshMillis = 50
N = 200
xs = collections.deque(maxlen=N)
ys = collections.deque(maxlen=N)

app = gui.QApplication([])

fig = mfig.Figure()
canvas = FigureCanvasQTAgg(fig)

ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylim([0,5])
line2D, = ax.plot(xs,ys)
canvas.show()

def process_line():

    line = ser.readline()
    data = map(float,line.split(" "))
    xs.append(data[0])
    ys.append(data[1])
    line2D.set_data(xs,ys)
    print data
    xmin, xmax = min(xs),max(xs)
    if xmin == xmax:
        ax.set_xlim([xmin,xmin+1])
    else:
        ax.set_xlim([xmin,xmax])
    canvas.draw()

timer = core.QTimer()
timer.timeout.connect(process_line)
timer.start(refreshMillis)

app.exec_()

ser.flush()
ser.close()

Answer 1

當然可以。 首先更容易保存它，然后再分析數據，但是對定義的數據塊執行此操作也沒有問題。 真正的問題是，您想進行哪種分析！ 您需要所有數據嗎？ 或x秒的數據？ 您需要多少數據才能找到可靠的R和RR值？ 對於您的情況，我首先將一些數據轉儲掉並處理它，以查看您的需求。 然后，您可以稍后構建一個版本，該版本可以使用發現的算法參數即時執行此操作。