我有三个信号:
a = ecg(1000); // clean ecg with no noise
b = a + noise1; // with noise component on the ECG
c = a + noise2; // a,b,and c have the same dimension (1000x1)
现在,我希望将级联的信号放到一个变量x上,这样x的输出将是:
x = a concatenated with b; b concatenated with c;
我创建了一个应用程序来观察实时图形。我在Arduino代码中将采样率设置为256 the。我通过函数发生器给出了100 the的输出,但我得到了一个随机波形,而不是正弦波形。
这是我的Arduino代码:
#include <SoftwareSerial.h> //import Software Serial library
SoftwareSerial myStream(0, 1); //pins for Rx and Tx respectively
int ECG;
void setup()
{
// put your setup code here, to run
我在StackOverflow上读过关于对加速度计数据执行快速傅立叶变换的各种帖子,但没有一个能帮助我理解我的问题。
我在我的加速度计data阵列上通过以下方式执行快速傅立叶变换:
int length = data.size();
double[] re = new double[256];
double[] im = new double[256];
for (int i = 0; i < length; i++) {
input[i] = data[i];
}
FFT fft = new FFT(256);
fft.fft(re, im);
float outputDa
我正在尝试实现一个自动网格检测系统的心电图,论文看到的数字below.The背后的想法是添加像素值(只考虑红色通道)通过像素通过心电图像,如下面的代码所示。
QImage image("C:/Users/.../Desktop/ECGProject/electrocardiogram.jpg");
std::vector<int> pixelValues;
for (int y = 0; y < img.height(); y++)
{
int rowSumR = 0, rowSumG = 0, rowSumB = 0;
for (int x =
我有一个包含大约39000个整数的文件,用逗号分隔,每行有13个整数,所以我设置了一个文件读取器和一个扫描器来读取和解析它,但是它通常需要一个多小时才能运行。我想我可能需要使用bufferedreader,但不确定如何实现它。有没有人能建议一种更好(更快)的方法呢?
下面是我的代码:
public class ECGFilereader { // reads the ecg files from the SD card
public final static int numChannels = 12; // the data is stored in 12 channels, one
我从file.now读取ecg字节数组,我想要检测读取的ecg字节的QRS。我如何在java中实现这一点。
I get byte array from Lifegain defibrilator(一个ecg设备).i在android上绘制ecg从这些QRS中我想检测-35,10,32,10,52,16,49,33,38,69,70,58,45,93,47,88,58,90,149,5,82,波群(用于计算一次心跳的时间和电压的术语).DATA=LeadData“:-284,-127,-122,17,QRS -12,-4,40,-34,29,-29,5,-4,-17,-13,-29,-13,-4
对一维连续信号数据进行变换,并在给定带宽/比例尺下产生一系列变换.现在,如何自动选择给定范围内的最佳带宽或规模?
例子:在图中,深蓝色线是原始的一维连续信号数据。其他每一条曲线都是对10,20,30,40,50波段数据的转换。对于这个例子,如何自动选择最能捕捉曲线变化的带宽?
注意:对于如何计算“最佳”带宽,答案可以是Python特定的,也可以是非常一般的。
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import ricker, cwt
data #numpy.ndarray
# data
当我在jupyter中运行这段代码时,为什么我得到一个属性错误?我想知道如何使用Neurokit。 我试着逐个查看模块,但似乎发现了错误。 import neurokit as nk
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/neuropsychology/NeuroKit.py/master/examples/Bio/bio_100Hz.csv")
# Process the signals
bio =
我试图计算16位wav文件在dB中最响亮的峰值。在我目前的情况下,我不需要一个RMS值。只有文件中声音最大的峰值的dB值,因为其中一个要求是检测wav文件,其中存在错误。例如,声音最大的峰值是在+2dB。
我在下面的线程中尝试过:
这是我的密码:
var streamBuffer = File.ReadAllBytes(@"C:\peakTest.wav");
double peak = 0;
for (var i = 44; i < streamBuffer.Length; i = i + 2)
{
var sample = BitConverter.ToIn
我想将fft应用到我的时间序列数据中,提取最低的5个主频率分量,用于预测每个时间序列末尾的y值(细菌计数)。我的代码如下:
df = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/df.csv', sep=',')
X = df.iloc[0:2,0:10000]
dft_X = np.fft.fft(X) # What should I fill in for argument n?
print(dft_X)
print(len(dft_X))
plt.plot(dft_X)
plt.grid(True)
plt.sh
我使用的是h2o给出的心电图异常检测的例子。当尝试手动计算MSE时,我得到了不同的结果。为了演示不同之处,我使用了最后一个测试用例,但所有23个用例都不同。附件是完整的代码:
谢谢,伊莱。
suppressMessages(library(h2o))
localH2O = h2o.init(max_mem_size = '6g', # use 6GB of RAM of *GB available
nthreads = -1) # use all CPUs (8 on my personal computer :3)
# Download an
我刚开始学习file:///Users/Laura/Desktop/SampleECG.csv.,并且我正在尝试从CSV文件导入数据,但是我一直收到错误消息“HTTP d3跨域请求仅支持XMLHttpRequest”。我已经搜索了如何修复这个错误,并在本地web服务器上运行了它,但我还没有找到适用于d3.v2.js的解决方案。以下是代码的示例:
var Time = []
ECG1 = []
d3.csv("/Desktop/d3Project/Sample.csv", function(data)
{
Time = data.map(fun
我正在使用MSChart进行实时绘图应用程序...我需要将一些y值设置为NaN,但我得到了一个溢出异常。下面是代码中发生这种情况的部分:
if (j_ecg < 2569)
{
for (int i = 0; i < 32; i++)
{
this.Invoke((MethodInvoker)delegate
{
ECG.Points.AddXY(puntos_ecg[j_ecg].X,puntos_ecg[j_ecg].Y);
});
j_ecg++;
}
}
els