手上有组 ecg 信号，为 List。需要转换成下面的格式用于 Neurokit 分析。 1234567891011120 0.0007631 -0.0006102 0.0007633 0.0022894 0.005341 ... 50677 0.00579850678 0.0033575067

原文地址 简介在这个什么都要和“智能”串联的年代，除了我们司空见款的手机外也就是一些智能手表和手环之类的穿戴设备了。这些智能穿戴设备集成了很多的传感器，由于脉搏或者心率是生命体征的重要参数之一，所以心率率测量可算是高端入门产品必备的一个技能，正好最近有机会好好研究心率测量的技术，所以趁热打铁总结一下光学测量心率的相关知识。 在网上搜集了很多资料，目前心率测量有以下几种传感器技术（仅供参考） 心电

在使用 NeuroKit 分析心率时，可以通过下面代码保存结果为图片 12plt.tight_layout()plt.savefig("ecg.png", dpi=120) 但是得到的图片如下图所示，所有东西都挤在了一起： 使用 plt.show() 显示的默认窗口也是这样，必须要将窗口放大后才能将内容全部展开。可图片无法放大。 所以参考了： How to make pl

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

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

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

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

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):

下面是一个简单的 Json 文件 1234567891011121314151617181920212223{ "data": { "startTime": 1700624323510, "endTime": 1700625057456, "name"