Python 使用 wfdb 库处理 MIT-BIH 心律失常数据
数据源 原始网页 MIT-BIH Arrhythmia Database kaggle MIT-BIH Arrhythmia Database 数据解读主要内容来自MIT-BIH心律失常数据库详解 心律失常数据库每一个数据记录都包含三个文件，“.hea”、“.dat”和“.atr”.hea 为头文件，记录文件名、导联数、采样率、数据点数.dat 为数据文件，采用212格式进行存储。.atr
「转载」SwiftUI ForEach 与 Identifiable 协议
原文地址 ForEach 的初始化方法1234public struct ForEach<Data, ID, Content> where Data : RandomAccessCollection, ID : Hashable { public var data: Data public var content: (Data.Element) -> Con
ANN、RNN 与 CNN 在运动信号方面的研究
ANN（MLP）这里将 SVM 和 Random Forest 也包含在内。 1.《Influence mechanism of running sportswear fatigue based on BP neural network》ANN，手动提取 EMG 信号特征预测疲劳。 2.《A Novel Method for Classification of Running Fatigue Us
多层感知器 MLP，全连接网络，DNN 三者的关系
不确定全连接网络对应的英文，先做这个解释: FullyConnected(FC) Layer = 一层 layer MLP = 多层 FC layer 构成的 NN DNN = MLP 和 CNN 的集合相并，通常包括多个卷积 layer 和 FC layer
鸢尾花的非监督学习
代码： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182import matplotlib.pyplot as pltfrom sklea
Numpy 的 1 维数组相关操作
np.array([1,2,3])，既不是行向量，也不是列向量，称为秩 rank 为 1 的 array，如果对其转置，则会得到其本身。 123import numpy as npb = np.array([1,2,3]) # shape=（3，）b2 = b.reshape((3,1)) # shape=（3，1） 当然也可以进行降维操作 1b3 = b2.reshape(3, ) #
通过 HRV 预测运动 RPE
通过 HRV 预测 REP 核心文献为 2 篇。 《Heart Rate Variability-Based Subjective Physical Fatigue Assessment》 《Sports fatigue detection based on deep learning》 1.HRV 的相关指标1.1.时域分析 名称 单位 描述 meanNN ms 平均相邻正常心跳时