python处理心电数据(ECG)-----heartpy库的应用
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该文本介绍了如何使用Python库heartpy进行心率分析。主要步骤包括安装库、读取心率数据、设置采样频率和频谱方法，并通过process函数分析数据。代码中设置了freq_method='fft'，并计算了多个心率相关指标，如BPM、SDNN、LF、HF和LF/HF比值。此外，文本还提到了波峰检测和结果可视化。
将原始数据+1，
数据概貌如下：
第三方软件包：https://python-heart-rate-analysis-toolkit.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html
该库的官方文档已由Paulvangent于2016年3月15日发布于http://www.paulvangent.com/2016/03/15/analyzing-a-discrete-heart-rate-signal-using-python-part-1/。
使用的第三方名叫：heartpy
安装该库：
python -m pip install heartpy主要采用的函数为process，其主要参数如下所示：
该函数接收多个参数进行数据处理，包括数据集、采样率、窗宽设置为0.75、报告时间开关、频率计算开关、频域方法设置为'welch'、插值裁剪开关、裁剪比例参数、插值阈值设定为1020、异常校正开关、最低心率设定为40、最高心率设定为180、逐段拒绝开关、高精度模式开关、高精度采样率设定为1000.0、需要计算的测量指标参数以及工作数据参数。
其中，freq_method：可选参数用于频谱提取的方法。该方法可选，包含以下几种：FFT（傅里叶分析）、periodogram（周期图）和Welch方法（Welch算法），其默认值为Welch方法。
代码如下：
#输出指标汇总
#measures.keys===dict_keys(['bpm', 'ibi', 'sdnn', 'sdsd', 'rmssd', 'pnn20', 'pnn50',
#'hr_mad', 'breathingrate', 'frq', 'psd', 'lf', 'hf', 'lf/hf', 'interp_rr_function',
#'interp_rr_linspace'])
#---------------------------------
#working_data.keys===dict_keys(['hr', 'peaklist', 'ybeat', 'rolmean', 'RR_list', 'RR_diff',
#'RR_sqdiff', 'rrsd', 'best', 'peaklist_cor', 'removed_beats', 'removed_beats_y',
#'binary_peaklist', 'RR_masklist', 'RR_list_cor', 'nn20', 'nn50'])
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
import heartpy as hp
#读取文件数据
hrdata = hp.get_data('C:/Users/xujinhua/Desktop/ecgtest/test2p.csv')
#设置采集的频率，本项目是2000Hz
fs=2000
#calc_freq=True此处要设置为 True
working_data,measures = hp.process(hrdata,fs,calc_freq=True,freq_method='fft')
#绘图，看查找到的峰值
#hp.plotter(working_data, measures)
print(measures.keys())
print(working_data.keys())
#The module dict now contains all the variables computed over our signal:
print('bpm=',measures['bpm']) #returns BPM value
print('SDNN=',measures['sdnn']) #输出SDNN
print('LF=',measures['lf']) #输出LF
print('HF=',measures['hf']) #输出HF
print('LF/HF=',measures['lf/hf']) #输出LF/HF找寻的波峰：
输出指标：
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