基于心电图的心脏病诊断案例背景数据预处理决策树要求模型参数格子搜索确定最优参数用最优参数训练模型利用产生的决策树确定属性重要性AdaBoost、随机森林、 GBDT、xgboost、lightGBM要求代码神经网络模型要求模型（200,200）模型参数（50,40,20） 案例背景数据集 mitbih_train 中给出了心电图数据，其中每一行表示采集到一个人的心电图片段，并且将其转化为 187
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2023-10-28 08:01:52
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一、概述1.1、基音与基音周期估计人在发音时，根据声带是否震动可以将语音信号分为清音跟浊音两种。浊音又称有声语言，携带者语言中大部分的能量，浊音在时域上呈现出明显的周期性；而清音类似于白噪声，没有明显的周期性。发浊音时，气流通过声门使声带产生张弛震荡式振动，产生准周期的激励脉冲串。这种声带振动的频率称为基音频率，相应的周期就成为基音周期。通常，基音频率与个人声带的长短、薄厚、韧性、劲度和发音习惯等
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2024-07-06 21:49:54
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这篇博文主要和大家分享一下如何使用python处理ECG和PPG的数据，从而使用PPG和ECG的数据进行血压的推测。 首先普及一下ECG和PPG，首先ECG 心电图(electrocardiogram)心脏在每个心动周期中,由起搏点、心房、心室相继兴奋,伴随着生物电的变化,通过心电描记器从体表引出多种形式的电位变化的图形。PPG(photoplethysmograph)是利用光电容积描记(PPG)
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2023-10-06 08:49:45
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# 如何实现Python心电图
## 1. 引言
心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是通过记录心脏电活动的变化来反映心脏功能的一种诊断方法。在Python中，我们可以使用科学计算库和数据可视化库来实现心电图的绘制和分析。本文将指导你如何用Python实现心电图的绘制，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
为了更好地指导你，下面是整个实现心电图的流程，我们
原创
2023-11-16 17:46:33
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心电数据来自心电科住院部心电图机，原始数据格式为xml，保存在如下ecgData文件夹下，采样率 500Hz，采集时长均为30s，每份样本具有完整12导联心电信号。 每个xml格式心电文件内容如下： 每个导联包括导联名称和心电数值（digits），心电数值有正负数值，数值之间以空格隔开。 需求：批量提取每个xml格式中的心电数值和通道名称，提取I II V1 V2 V3 V4 V5 V6通道下的数
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2023-11-16 22:30:29
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介绍
从本文开始，将会开始一系列的语音特征方面的介绍。第一个介绍的语音特征就是基音周期，当发浊音的时候，此时会引起声带的振动，而这个振动会呈现一定的周期性，即基音周期，基音周期的倒数叫基频(fundamental frequency,f0)。基音周期估计简言之，就是去求一个非完全周期函数的近似周期。基音周期用途非常广泛，可以用来检测语音噪声、特殊声音检测、男女判别，说话人识别等。针对于基音周期估计
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2021-06-18 15:42:48
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总述
在上一篇文章中介绍了Yin方法，主要存在的问题在于，对于每一帧信号，它只给出一个基音周期的估计值，如果估计时产生了半频错误，那么就很难恢复出正确的值，而pYin的改进地方在于：
对于每一帧，它会挑选出多个峰谷值作为备选点。可以有效避免错误估计的问题。
通过HMM对模型来基音轨迹更加平滑。
pYin的主要步骤如下：
计算ACF（自相关函数）
根据自相关函数的定义，可以将上式改写
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2021-06-18 15:40:07
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前言：本期内容较少，三分钟就能搞定！虽没什么知识亮点，但这期却非常重要！全文讲的就是一个思路，一个能让你分析心图，全面准确、不漏诊的方法。遇到危急重、抢救病人时，可以让你的诊断思路不乱，清晰明了。当然，在平时分析心电图时，也是相当好用的！以下面这份图为例，你如何在最短的时间内得出诊断，且不漏诊？先看QRS波？P波？还是…… 感兴趣的老师，可以留言这份图的诊断。不过这里，咱们暂不讨论，下
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2023-11-03 10:52:02
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1、关于傅里叶变换变换？答：fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域；它可以说是laplace变换的特例，laplace变换是fourier变换的推广，存在条件比fourier变换要宽，是将连续的时间域信号变换到复频率域(整个复平面，而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴)；z变换则是连续信号经过理想采样之后的离散信号的laplace变换，再令z=e^sT时的变换结果(T为
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2024-06-17 19:24:15
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废话不多说先列提纲： 0.概述-需求分析-功能描述-受限和缺点改进+知识点预备 1.泰勒级数和傅里叶级数的本质区别，泰勒展开 2. 函数投影和向量正交 3.两个不变函数求导是本身e^x,sinx,cosx也是为什么要傅里叶转换的原因！ 4.傅里叶技术推到过程 5.附录参考资料 0.有些时候，尤其是在图像处理中，矩阵运算数据量太大，特征提取量多，此时可以通过时域转频域来
基音(Pitch)计算笔记音高（Pitch）定义：基础频率：准周期(quasi-periodic, 指周期几乎确定，但有小幅波动)波的基础频率的倒数，单位为HzPitch（in semitone, 半音）：由基础频率经过类对数（log-based）变换得到特点：噪声和非语音没有Pitch音高追踪（Pitch Tracking）定义：即对整段音频求取音高前处理（Pre-processing）：
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2024-01-30 06:21:24
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最近发现一个自学python的好地方，下面是号主的原创文章，每篇文章都有源码分享，大家一起来看看：
1.python可视化基础篇： python数据分析——pyecharts柱状图全解(小白必看)python数据分析之——pyecharts柱状图进阶篇，带你玩转柱状图python数据分析——pyecharts折线图全解(小白必看)听说你不会用python画饼图？赶紧进来看一下刚出炉
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2023-09-05 14:33:25
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时域与频域视频处理归根到底还是得对图像进行处理，常见的图像处理可以大致分为时域上处理和频域上处理，为此，我们先了解一下什么是时域，什么是频域时域是真实世界，是唯一真实存在的域，自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化，其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数；频域最重要的性质就是它不是真实的，仅仅是一个数学构造，自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。
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2023-12-13 09:39:35
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心电图是医学上用于观察和分析心脏活动的一种重要工具。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制心电图。在本文中，我将向你介绍如何使用Python绘制心电图。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现心电图的整体流程。下面是一个流程图，展示了从数据准备到最终绘制心电图的步骤。
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备数据
A[导入必
原创
2024-01-29 10:00:16
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本节介绍时域分析法、典型输入信号、常用性能指标 本节介绍一阶系统的时间响应和动态性能指标 文章目录概述时域法时间响应四个常用的典型输入信号五个常用的性能指标一阶系统的时间响应及动态性能单位阶跃响应其他典型响应例题 概述以下讲解，均针对线性系统。时域法时域法，即时域分析法（也称时间响应法）。是最基本的分析方法。 所谓时域就是信号都是时间t的函数。 在时域进行分析，即以时间为独立变量，对系统施加某一典
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2023-11-26 15:44:53
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心电图波形 心电图波形是这样的: 去极化 当电活动发生时，心肌纤维收缩并产生运动。这种情况称为去极化。当血液被泵送到全身时，会导致收缩。当心室收缩时，称为收缩。再极化 放松的心肌称为电复极化，放松的心室称为舒张。 心电记录设置框图 除颤器保护电路 电极导线的一端沿患者的 RA、 LA、胸部和 LL 连接。电极的另一端通过除颤器保护电路。保护电路有缓冲放大器和过载电压保护电路。导联选择逻辑 该模块有
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2024-01-08 19:26:01
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频域分析1、时域到频域的转化时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系。是我们正常生活中使用的一种描述信号的基本方式，而频域（frequency domain）是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，是基于数字信号特性产生的一种新的定义方式。简单来说频域是时域信号在频率方面的特别体现.时域到频域的转化有傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，其本质上都是将信号在已知空间的基
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2023-09-22 20:31:58
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# 用周期图法估计功率谱密度的完整指南
在信号处理和时间序列分析中，功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）是描述信号功率分布在频率域的强有力工具。周期图法是估计PSD的一种常用方法。本文旨在引导刚入行的小白通过一系列有序步骤，使用Python实现周期图法来估计功率谱密度。
## 流程概述
在实现周期图法估计功率谱密度的过程中，我们可以将其分为五个主要步骤。以下表格
原创
2024-10-17 13:18:35
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关于语音的一些基础知识关于语音的一些基础知识时域与频域傅里叶级数1. 正弦波2. 正弦波的叠加3. 时域和频域的关系4.相位谱傅里叶变换 关于语音的一些基础知识时域与频域时域（时间域）：横坐标是时间，纵坐标是信号在不同时刻的取值（即振幅，振幅会随着时间变化）。频域（频率域）：横坐标是频率，纵坐标是在该频率下信号的幅度（只显示峰值振幅）。所以频谱也叫振幅谱。傅里叶级数傅里叶级数说：任何周期函数都可
Python实现周期图法估计信号的功率谱
在这篇博文中，我将介绍如何使用Python实现周期图法来估计信号的功率谱。周期图法是一种广泛应用于信号处理和时域分析的技术，它通过对信号的重复取样来得到信号的频谱。通过这种方法，我们不仅可以获得信号的频率成分，还能够分析信号的频域特性。
首先，让我们看一下如何通过一个简单的流程图来理解这个过程：
```mermaid
flowchart TD
