ECG/PPG 量测解决方案
1.概述心脏运作可以揭露人体许多极具价值的信息，包括其健康状态、生活方式，甚至是情绪状态及心脏疾病的早期发病等。传统的医疗设备中，监测心跳速率和心脏活动是经由测量电生理讯号与心电图 (ECG) 来完成的，需要将电极连接到身体来量测心脏组织中所引发电气活动的信号。此外，随着心跳会有一压力波通过血管进行传递，这个波会稍微改变血管的直径，除了 ECG 外的另一选择──光体积变化描记图法 (Photopl
「文档翻译」HeartPy - Python Heart Rate Analysis Toolkit II
Analysing Smartwatch Data本笔记本概述了如何使用 HeartPy 分析从智能手表设备获取的原始 PPG 数据。 与指尖或耳垂上的典型 PPG 传感器相比，以这种方式测量的信号包含更多的噪声，指尖或耳垂上的灌注比手腕上的灌注更容易测量。 分析此类信号需要一些额外的步骤，如本笔记中所述。 首先让我们加载依赖项和数据文件： 12345678import numpy as npim
「文档翻译」HeartPy - Python Heart Rate Analysis Toolkit I
文档地址HeartPy - Python Heart Rate Analysis Toolkit HeartPy - Python 心率分析工具包欢迎使用 HeartPy，Python 心率分析工具包的文档。该工具包旨在处理使用 PPG 数据。 该工具包是在海牙举行的 Humanist 2018 会议上展示的（请参阅此处的论文）。 有关该功能的技术论文可在此处获得； 示例如果您正在寻找一些有关
Python 在使用 curve_fit 拟合函数时，报错OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated
在使用 Scipy 函数进行曲线拟合时遇到这个问题，协方差矩阵无法正确求出，均为Inf。 解决方案为给拟合的参数定义一个边界： scipy.optimize.curve_fit 是一个用于拟合曲线的函数。它可以帮助我们通过拟合数据点来得到一个函数模型，以便我们能够使用这个模型进行预测和分析。 在某些情况下，我们希望通过对函数参数设置边界来控制拟合结果。这时我们可以使用 curve_fit 函数中的
无氧储备(AWC/ARC)和临界功率(CP/CV)
在可以测得功率的时候，一般采用： 无氧储备 AWC，单位是 J； 临界功率 CP，单位是 W。 若无法测得功率，或者像跑步一样可以用速度来代替功率，则可以采用： 无氧储备 ARC，单位是 m； 临界速度 CV，单位是 m/s。 具体资料可参考： 临界功率和无氧储备：你的血槽; 自行车功率训练中的临界功率的概念与应用； Critical Power App; 跑步臨界功率 － C
python 给出具体函数形式，求函数各项系数
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738##使用curve_fitimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import curve_fit #自定义函数 e指数形式def func(x, a, b,c):
Python 解析 json 格式文件
下面是一个简单的 Json 文件 1234567891011121314151617181920212223{ "data": { "startTime": 1700624323510, "endTime": 1700625057456, "name"