信号处理应用：生物医学信号处理_（10）.呼吸信号处理与分析
呼吸信号处理与分析
1. 呼吸信号的采集
呼吸信号的获取是完成呼吸信号处理与分析的关键步骤之一。为了确保后续数据处理的有效性与可靠性，在数据采集阶段必须实现精准度最高的信息获取。通过多种传感器与设备的应用能够实现对呼吸信号的有效捕捉，并且这些工具的选择具有广泛的涵盖范围
- 呼吸带（Respiratory Belt） 是一种背带式弹性装置，在背部或腹部使用时能够有效监测人体的胸腹振动。
- 热敏探头（Thermistors） 被安装于鼻腔外部或口腔内侧表面，在人体吸气与呼气过程中可实时采集气体温度变化信息。
- 压力探头（Pressure Sensors） 则被安置于鼻腔外部或口腔内侧表面，在人体吸气与呼气过程中可精确测量气体流动的压力变化情况。
- 光电容积脉搏波技术通过监测血液体积的变化来间接评估呼吸活动的程度。
1.1 呼吸带的使用
呼吸带是一种常见的用于采集呼气信号的医疗设备之一。它通常由一种由弹性材料制成的带有信号采集装置的部分构成。其中常用的包括应变片式、压电式以及位移式的三种类型。该装置的工作原理在于当人体进行呼吸活动时，在胸腹部区域发生的运动会导致弹性材料所制成的部分发生形变，在此过程中相应的检测装置会感应到相应的信号变化
1.1.1 呼吸带的安装
- 恰当配置传感器类型以适应应用场景
- 确保监测点准确无误地安置于患者胸部或腹部区域
- 通过微调紧固程度确保呼吸带既不束缚又不会松弛
1.1.2 数据采集
采用呼气带监测呼气信号时, 一般会连接至数据采集系统(如DAQ设备). 以下是一个借助Python与NI-DAQmx库实现呼气信号采集的示例代码:
# 导入所需的库
import nidaqmx
import time
import numpy as np
# 定义采集参数
sample_rate = 1000 # 采样率：1000 Hz
duration = 60 # 采集时长：60秒
num_samples = sample_rate * duration # 总采样点数
# 创建任务
with nidaqmx.Task() as task:
# 添加模拟输入通道
task.ai_channels.add_ai_voltage_chan("Dev1/ai0")
# 配置采样率
task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=sample_rate, sample_mode=nidaqmx.constants.AcquisitionType.FINITE, samps_per_chan=num_samples)
# 开始采集
print("开始采集呼吸信号...")
data = task.read(number_of_samples_per_channel=num_samples)
print("采集完成。")
# 将数据转换为NumPy数组
data = np.array(data)
# 保存数据到文件
np.savetxt("breathing_signal.txt", data, fmt='%f', delimiter='\n')
# 打印前10个采样点
print("前10个采样点：")
print(data[:10])1.2 热敏传感器的使用
热敏传感器（Thermistors）能够响应呼吸过程中空气流动引起的环境温度波动，并捕获呼气温度数据以形成呼吸信号图谱。该类传感器常用于患者鼻腔或口腔区域附近布置以实现生理参数监测功能
1.2.1 数据采集
在进行呼吸信号采集时
# 导入所需的库
import nidaqmx
import time
import numpy as np
# 定义采集参数
sample_rate = 500 # 采样率：500 Hz
duration = 60 # 采集时长：60秒
num_samples = sample_rate * duration # 总采样点数
# 创建任务
with nidaqmx.Task() as task:
# 添加模拟输入通道
task.ai_channels.add_ai_voltage_chan("Dev1/ai1")
# 配置采样率
task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=sample_rate, sample_mode=nidaqmx.constants.AcquisitionType.FINITE, samps_per_chan=num_samples)
# 开始采集
print("开始采集热敏传感器信号...")
data = task.read(number_of_samples_per_channel=num_samples)
print("采集完成。")
# 将数据转换为NumPy数组
data = np.array(data)
# 保存数据到文件
np.savetxt("thermistor_signal.txt", data, fmt='%f', delimiter='\n')
# 打印前10个采样点
print("前10个采样点：")
print(data[:10])1.3 压力传感器的使用
压力传感器基于检测呼出气体的流动变化以获取呼吸信号。这种设备一般安装于患者鼻腔入口处或口周区域。
1.3.1 数据采集
在进行呼吸信号采集时，使用压力传感器的同时要求连接至数据采集系统。以下是一个具体的Python与NI-DAQmx库结合实现压力传感器信号采集的实例：
以下是具体的Python与NI-DAQmx库结合实现的压力传感器信号采集实例：
# 导入所需的库
import nidaqmx
import time
import numpy as np
# 定义采集参数
sample_rate = 500 # 采样率：500 Hz
duration = 60 # 采集时长：60秒
num_samples = sample_rate * duration # 总采样点数
# 创建任务
with nidaqmx.Task() as task:
# 添加模拟输入通道
task.ai_channels.add_ai_voltage_chan("Dev1/ai2")
# 配置采样率
task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=sample_rate, sample_mode=nidaqmx.constants.AcquisitionType.FINITE, samps_per_chan=num_samples)
# 开始采集
print("开始采集压力传感器信号...")
data = task.read(number_of_samples_per_channel=num_samples)
print("采集完成。")
# 将数据转换为NumPy数组
data = np.array(data)
# 保存数据到文件
np.savetxt("pressure_signal.txt", data, fmt='%f', delimiter='\n')
# 打印前10个采样点
print("前10个采样点：")
print(data[:10])1.4 光电容积脉搏波的使用
光电容积脉搏波（PPG）作为一项非侵入式生理监测技术，在间接评估呼吸活动方面具有重要应用。这种非侵入式传感器常见地安装在手腕或颈部区域。
1.4.1 数据采集
当使用PPG传感器来捕获呼吸信号时，也必须确保与数据采集系统相连。以下附上一个利用Python语言及NI-DAQmx库实现PPG信号采集的示例代码。
# 导入所需的库
import nidaqmx
import time
import numpy as np
# 定义采集参数
sample_rate = 1000 # 采样率：1000 Hz
duration = 60 # 采集时长：60秒
num_samples = sample_rate * duration # 总采样点数
# 创建任务
with nidaqmx.Task() as task:
# 添加模拟输入通道
task.ai_channels.add_ai_voltage_chan("Dev1/ai3")
# 配置采样率
task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=sample_rate, sample_mode=nidaqmx.constants.AcquisitionType.FINITE, samps_per_chan=num_samples)
# 开始采集
print("开始采集PPG信号...")
data = task.read(number_of_samples_per_channel=num_samples)
print("采集完成。")
# 将数据转换为NumPy数组
data = np.array(data)
# 保存数据到文件
np.savetxt("ppg_signal.txt", data, fmt='%f', delimiter='\n')
# 打印前10个采样点
print("前10个采样点：")
print(data[:10])2. 呼吸信号的预处理
呼吸信号经过预处理后能够有效去除噪声及干扰因素，并显著提升信号质量使其更加纯净且更具价值。在实际操作中通常会采用以下几种预处理方法：首先对信号进行滤波处理以去除高频噪声；其次通过消除基线漂移的影响来优化信号准确性；最后对采集到的数据进行归一化处理以确保测量结果的一致性和可靠性
2.1 滤波
该步骤有助于消除呼吸信号中的高频噪声和低频干扰。这些方法通常涉及对目标频率范围内的信号进行选择性通过或抑制。
2.1.1 低通滤波
低通滤波器可用于消除高频率干扰。例如，以下是通过Python和SciPy库实现低通滤波的一个示例代码。
# 导入所需的库
import numpy as np
import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取采集的呼吸信号
data = np.loadtxt("breathing_signal.txt")
# 定义滤波参数
fs = 1000 # 采样率
cutoff = 10 # 截止频率
order = 5 # 滤波器阶数
# 设计低通滤波器
b, a = signal.butter(order, cutoff, btype='low', fs=fs)
# 应用滤波器
filtered_data = signal.lfilter(b, a, data)
# 绘制原始信号和滤波后的信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='原始信号')
plt.plot(filtered_data, label='低通滤波后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()2.1.2 高通滤波
高通滤波器旨在消除低频噪声的影响；例如，在医学信号处理中常用于抑制基线漂移等 unwanted variations. 以下是一个使用Python和SciPy库进行高通滤波的示例代码：
# 读取采集的呼吸信号
data = np.loadtxt("breathing_signal.txt")
# 定义滤波参数
fs = 1000 # 采样率
cutoff = 0.1 # 截止频率
order = 5 # 滤波器阶数
# 设计高通滤波器
b, a = signal.butter(order, cutoff, btype='high', fs=fs)
# 应用滤波器
filtered_data = signal.lfilter(b, a, data)
# 绘制原始信号和滤波后的信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='原始信号')
plt.plot(filtered_data, label='高通滤波后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()2.1.3 带通滤波
通带选择滤波器旨在筛选出特定频率范围内的信号并抑制其他频率的噪声。
以下是一个使用Python和SciPy库进行带通滤波的范例代码：
带通滤波器的作用是筛选出指定频段内的信号并抑制其他频段的干扰。
以下是一个利用Python和SciPy库实现带通滤波的技术范例：
# 读取采集的呼吸信号
data = np.loadtxt("breathing_signal.txt")
# 定义滤波参数
fs = 1000 # 采样率
lowcut = 0.1 # 低频截止频率
highcut = 10 # 高频截止频率
order = 5 # 滤波器阶数
# 设计带通滤波器
b, a = signal.butter(order, [lowcut, highcut], btype='band', fs=fs)
# 应用滤波器
filtered_data = signal.lfilter(b, a, data)
# 绘制原始信号和滤波后的信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='原始信号')
plt.plot(filtered_data, label='带通滤波后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()2.2 基线漂移校正
base-line drift is a recurrent issue in respiratory signals, causing deviations from true values. The application of base-line drift correction can be achieved through moving average filtering or polynomial fitting methods.
2.2.1 移动平均滤波
此方法是一种简便且高效的基线漂移校正技术。下面提供了一个基于Python和NumPy库实现移动平均滤波的示例代码。
# 读取滤波后的呼吸信号
data = np.loadtxt("filtered_breathing_signal.txt")
# 定义移动平均窗口大小
window_size = 100
# 计算移动平均
moving_avg = np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='same')
# 去除基线漂移
drift_corrected_data = data - moving_avg
# 绘制原始信号、移动平均信号和基线校正后的信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='滤波后的信号')
plt.plot(moving_avg, label='移动平均信号')
plt.plot(drift_corrected_data, label='基线校正后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()2.2.2 多项式拟合
多项式拟合作为一种更为精准的基线漂移校正是其核心方法之一。例如，在Python环境中结合NumPy库实现多项式拟合是最常用的方法。
# 读取滤波后的呼吸信号
data = np.loadtxt("filtered_breathing_signal.txt")
# 定义多项式的阶数
poly_order = 5
# 计算时间轴
time_axis = np.arange(len(data))
# 进行多项式拟合
poly_fit = np.polyfit(time_axis, data, poly_order)
poly_curve = np.polyval(poly_fit, time_axis)
# 去除基线漂移
drift_corrected_data = data - poly_curve
# 绘制原始信号、多项式拟合曲线和基线校正后的信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='滤波后的信号')
plt.plot(poly_curve, label='多项式拟合曲线')
plt.plot(drift_corrected_data, label='基线校正后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()2.3 归一化
normalization aims to standardize the amplitude of signals within a specific range; commonly standardized within the intervals [0, 1] or [-1, 1].
normalization aims to standardize the amplitude of signals within a specific range; commonly standardized within the intervals [0, 1] or [-1, 1].
2.3.1 线性归一化
线性标准化是一种主要应用的标准化方法之一。
下面展示了如何利用Python和NumPy库实现线性标准化的示例代码：
# 读取基线校正后的呼吸信号
data = np.loadtxt("drift_corrected_breathing_signal.txt")
# 计算最小值和最大值
min_val = np.min(data)
max_val = np.max(data)
# 进行线性归一化
normalized_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
# 绘制原始信号和归一化后的信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='基线校正后的信号')
plt.plot(normalized_data, label='归一化后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()2.3.2 Z-score归一化
Z-score标准化是一种将信号映射至标准正态分布的方式；以下是一个借助Python与NumPy库实现Z-score标准化的范例代码：
# 读取基线校正后的呼吸信号
data = np.loadtxt("drift_corrected_breathing_signal.txt")
# 计算均值和标准差
mean_val = np.mean(data)
std_val = np.std(data)
# 进行Z-score归一化
normalized_data = (data - mean_val) / std_val
# 绘制原始信号和归一化后的信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='基线校正后的信号')
plt.plot(normalized_data, label='Z-score归一化后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()3. 呼吸信号的特征提取
特征提取是通过呼吸信号获取相关信息的步骤。主要采用的方法包括时域分析、频域分析以及非线性分析等技术。
3.1 时域分析
时域分析是一种基于时间轴展开的信号分析方法，在这一过程中会记录下一系列参数数据。其中较为常见的参数包括心率波动幅度以及心率的变化频率等指标。
3.1.1 呼吸频率
呼吸频率代表单位时间内的呼吸次数。
通过分析呼吸信号中的起伏变化来评估其频率。
以下是一个使用Python和SciPy库进行呼吸频率计算的示例代码：
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 定义采样率
fs = 1000 # 采样率
# 检测波峰和波谷
peaks, _ = signal.find_peaks(data, height=0.5)
valleys, _ = signal.find_peaks(-data, height=0.5)
# 计算呼吸周期
breath_cycles = np.diff(peaks) / fs
# 计算呼吸频率
breathing_rate = 60 / np.mean(breath_cycles)
# 绘制呼吸信号及其波峰和波谷
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='归一化后的信号')
plt.plot(peaks, data[peaks], 'ro', label='波峰')
plt.plot(valleys, data[valleys], 'bo', label='波谷')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()
# 打印呼吸频率
print(f"呼吸频率：{breathing_rate:.2f} 次/分钟")3.1.2 呼吸幅度
呼吸幅度等于呼吸信号波峰与波谷之间的差异。例如，在Python编程语言中结合NumPy库可以实现呼吸幅度的计算。
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 检测波峰和波谷
peaks, _ = signal.find_peaks(data, height=0.5)
valleys, _ = signal.find_peaks(-data, height=0.5)
# 计算呼吸幅度
amplitudes = data[peaks] - data[valleys]
# 绘制呼吸信号及其波峰和波谷
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='归一化后的信号')
plt.plot(peaks, data[peaks], 'ro', label='波峰')
plt.plot(valleys, data[valleys], 'bo', label='波谷')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()
# 打印平均呼吸幅度
print(f"平均呼吸幅度：{np.mean(amplitudes):.2f}")3.2 频域分析
频域分析主要通过将呼吸信号从时间域转换为频率域的方式进行处理从而能够更加清晰地观察信号的频率成分在频域分析中常见的方法有傅里叶变换（FFT）和功率谱密度（PSD）分析也被称为基波-谐波分解法
3.2.1 傅里叶变换（FFT）
傅里叶变换是一种数学工具...用于从时间域到频率域转换信号的信息...从而能够分析并提取出不同频率成分...以下是一个使用Python和NumPy库进行傅里叶变换的具体代码实现：
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 定义采样率
fs = 1000 # 采样率
# 计算傅里叶变换
fft_data = np.fft.fft(data)
fft_freq = np.fft.fftfreq(len(data), 1/fs)
# 绘制频域信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(fft_freq, np.abs(fft_data))
plt.xlabel('频率 (Hz)')
plt.ylabel('幅度')
plt.title('呼吸信号的傅里叶变换')
plt.xlim(0, 20) # 限制频率范围以观察主要呼吸频率
plt.show()3.2.2 功率谱密度（PSD）分析
功率谱密度分析有助于更准确地识别信号中的频率成分及其能量分布情况。以下是一个利用Python和SciPy库实现功率谱密度分析的详细示例代码：
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 定义采样率
fs = 1000 # 采样率
# 计算功率谱密度
frequencies, psd = signal.welch(data, fs, nperseg=1024)
# 绘制功率谱密度
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.semilogy(frequencies, psd)
plt.xlabel('频率 (Hz)')
plt.ylabel('功率谱密度')
plt.title('呼吸信号的功率谱密度')
plt.xlim(0, 20) # 限制频率范围以观察主要呼吸频率
plt.show()3.3 非线性分析
主要采用的非线性分析方法是一种高阶的分析手段，在科学研究中具有重要的应用价值。该方法能够深入揭示信号系统的复杂行为特征，并通过多维度的数据处理为后续研究提供可靠依据。主要的技术手段包括多种指标体系和模型构建技术。
3.3.1 熵分析
Sample entropy analysis can be used to assess the complexity and irregularity of signals. Below is an example of Python and NumPy code for sample entropy analysis:
# 导入所需的库
from nolds import sampen
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 计算样本熵
sampen_value = sampen(data, emb_dim=2, tolerance=0.2 * np.std(data))
# 打印样本熵
print(f"样本熵：{sampen_value:.4f}")3.3.2 分形维数分析
分形维数分析可用于深入量化信号中的自相似特性及其复杂度。如下面所示是一个使用Python和NumPy库进行分形维数分析的编码实例。
# 导入所需的库
from nolds import dfa
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 计算分形维数
dfa_value = dfa(data)
# 打印分形维数
print(f"分形维数：{dfa_value:.4f}")3.3.3 相空间重构
该方法通过将时间序列数据映射到多维相空间来实现对动态特性的研究。例如，在Python编程语言中结合NumPy库能够有效地执行相空间重构操作。
# 导入所需的库
from nolds import dfa
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 定义嵌入维度和延迟时间
emb_dim = 3
delay = 10
# 进行相空间重构
reconstructed_data = nolds.rpca(data, emb_dim, delay)
# 绘制相空间重构后的信号
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot(reconstructed_data[:, 0], reconstructed_data[:, 1], reconstructed_data[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.title('呼吸信号的相空间重构')
plt.show()4. 呼吸信号的应用
呼吸信号处理与分析在多个领域中有着广泛的应用，包括但不限于：
- 医疗领域 ：通过对患者呼气特征的研究可以在呼气系统病症（如哮喘、睡眠通气障碍）等方面取得显著成果。
- 生理观察 ：呼气特征可用于研究患者的生理参数（如心率、血压）及其变化趋势。
- 运动表现 ：在运动训练中观察运动员呼气特征变化有助于评估其氧气摄入效率及运动表现质量。
- 情绪感知方面：研究发现人体呼气特征与情绪波动存在密切关联。
4.1 医疗诊断
在医疗领域中，对呼吸信号进行分析能够揭示关键生理数据。例如，在识别呼吸系统疾病的过程中，观察呼吸频率与呼吸幅度的变化情况。以下是一个使用Python进行呼吸信号异常检测的示例代码：# 示例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal def detect_abnormal breathing(rates): # 检测异常呼吸模式 # 通过计算均值和标准差来识别异常值 mean = np.mean(rates) std = np.std(rates) threshold = mean + 3 * std abnormal_indices = np.where(rates > threshold)[0] # 可视化结果 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(rates, label=' breathing rates') plt.scatter(abnormal_indices, rates[abnormal_indices], color='red', label='Abnormal Breathing Events') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Breathing Rate (breaths per minute)') plt.title('Example of Abnormal Breathing Signal Detection') plt.legend() if name == 'main': # 测试代码 import random normal breathing rates = [17.2, 18.5, 16.8, ... ]（这里假设生成随机数据）
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 检测波峰和波谷
peaks, _ = signal.find_peaks(data, height=0.5)
valleys, _ = signal.find_peaks(-data, height=0.5)
# 计算呼吸周期
breath_cycles = np.diff(peaks) / fs
# 计算呼吸频率
breathing_rate = 60 / breath_cycles
# 检测异常呼吸频率
mean_rate = np.mean(breathing_rate)
std_rate = np.std(breathing_rate)
threshold = mean_rate + 3 * std_rate
abnormal_indices = np.where(breathing_rate > threshold)[0]
# 绘制呼吸频率及其异常点
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(breathing_rate, label='呼吸频率')
plt.plot(abnormal_indices, breathing_rate[abnormal_indices], 'ro', label='异常点')
plt.xlabel('时间（秒）')
plt.ylabel('呼吸频率（次/分钟）')
plt.legend()
plt.show()
# 打印异常点
print(f"异常呼吸频率点：{abnormal_indices}")4.2 生理监测
在生理监测领域中,呼吸信号可与多种生理指标如心率血压等相结合,有助于全面了解身体各项指标的状态
# 读取归一化后的呼吸信号和心率信号
breathing_data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
heart_rate_data = np.loadtxt("heart_rate_signal.txt")
# 定义采样率
fs = 1000 # 采样率
# 绘制呼吸信号和心率信号
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(breathing_data, label='呼吸信号')
plt.plot(heart_rate_data, label='心率信号', alpha=0.7)
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.legend()
plt.show()4.3 运动科学
在运动科学领域中，呼吸信号可用于评估运动员的呼吸模式及氧气消耗情况。以下提供了一个使用Python进行呼吸模式分析的例子。
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 计算呼吸频率
breathing_rate = 60 / np.mean(breath_cycles)
# 绘制呼吸信号及其频率分布
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data, label='归一化后的信号')
plt.xlabel('时间（采样点）')
plt.ylabel('信号强度')
plt.title(f'呼吸信号（频率：{breathing_rate:.2f} 次/分钟）')
plt.show()4.4 情感识别
在情感识别过程中，呼吸信号能够反映个体的情绪状态信息。通过对呼吸模式变化的观察和分析，则可判断出个体所处的情绪状态水平。以下为一个基于Python语言实现的情感识别示例代码：
# 读取归一化后的呼吸信号
data = np.loadtxt("normalized_breathing_signal.txt")
# 计算样本熵
sampen_value = sampen(data, emb_dim=2, tolerance=0.2 * np.std(data))
# 根据样本熵判断情绪状态
if sampen_value > 1.5:
emotion = "紧张或焦虑"
else:
emotion = "放松"
# 打印情绪状态
print(f"情绪状态：{emotion}")5. 总结
呼吸信号处理与分析是一项具有重要意义的研究领域，在多个领域中有着广泛应用
