ecg专题
基于STM32设计的ECG+PPG人体参数测量系统(华为云IOT)(217)
文章目录 一、前言1.1 项目介绍【1】开发背景【2】项目实现的功能【3】项目硬件模块组成 1.2 设计思路【1】整体设计思路【2】整体构架【3】上位机开发思路【4】ESP8266工作模式配置 1.3 项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【3】参考文献【4】摘要【5】项目背景 1.4 开发工具的选择【1】设备端开发【2】上位机开发 1.5 系统框架图1.6 系统功能总结1.7 设备原
论文笔记：Frozen Language Model Helps ECG Zero-Shot Learning
2023 MIDL 1 intro 心电图（ECG）被广泛应用于检测各种心脏疾病，包括心律失常、心脏病发作和心力衰竭等近些年深度学习方法在心电图数据分类领域取得了不错的效果。 基于深度学习的ECG数据分类方法，通常以监督学习范式进行训练，需要大量的高质量标记数据一些特殊形式的心电图数据往往难以获得准确的数据标签，需要受过专业培训的心脏病专家对心电图进行手动解释，耗费大量时间及成本 ——>部分研
基于匹配追踪和最大重叠离散小波变换的ECG心电信号R波检测（MATLAB 2018a）
准确识别心电信号的R波是进行HRV分析的前提。因此，开发出准确的心电信号R波检测方法十分重要。近几十年来，提出的R峰检测方法主要分为两个阶段。第1阶段是预处理阶段，目的是对受不同噪声影响的原始心电信号进行降噪处理，从而实现增强R峰特征，削弱其他波形的目的。第二阶段为R峰检测阶段，利用决策规则寻找真实的R峰位置。 通常情况下心电信号的频率比较低，而且幅值比较小，在实际的信号采集过程中心电信号容易受
基于双向长短时记忆网络的ECG心电信号识别（包括原始时域信号与时频域特征提取，MATLAB R2021B）
循环神经网络RNN，是一种链式结构，能够对连续输入的序列同时处理，且有不错的效果。RNN具有记忆功能且能够随时接受并处理输入数据，这得益于其特殊的连接方式，即神经元之间以一定的方向互相连接构成环，内部时序状态即时展现。RNN因这种特殊的结构在自然语言处理中得以广泛应用，尤其是在翻译、语音识别和图像处理等领域有更明显的优势。RNN网络结构能够利用历史信息的前提是距离不能太远，在距离较远时记忆效果不理
基于形态学滤波的心电信号ECG处理（MATLAB 2021B）
数学形态学简称形态学，在数学意义上，其基于集合理论、积分几何和网格代数，是一门严格建立在数学基础之上的学科，着重用来研究图像的几何结构和形状，因而称之为形态学。其基本思想是用结构元素对待分析图像进行“探测”，根据不同目的与需求，保留图像中所需要的主要成分，去除干扰成分。作为“探针”的结构元素可以携带一定的知识，如形状、大小、方向、色度等信息，对携带了大量信息的待处理图像进行探测和研究，根据其所携带
ECG-Emotion Recognition（情绪识别）-- 数据集介绍WESADDREAMER
1、WESAD数据集 下载链接：WESAD: Multimodal Dataset for Wearable Stress and Affect Detection | Ubiquitous Computing （1）基本介绍 WESAD是一个用于可穿戴压力和影响检测的新的公开数据集。该多模式数据集以实验室研究期间15名受试者的生理和运动数据为特征，这些数据来自手腕和胸部佩戴的设备。包
基于matlab的PPG与ECG心率计算
% 清除工作空间变量，关闭所有图形界面clear;close all;% 读取数据[a, b] = xlsread('s10_walk.xlsx');% 采样频率fs = 500;% 选择PPG信号和ECG信号PPG = a(:, 2);ECG = a(:, end);% 创建时间轴t = (1:length(PPG)) / fs;% 绘制PPG和ECG的时域图figuresub
基于FPGA的ECG信号滤波与心率计算verilog实现,包含testbench
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 ECG信号的特点与噪声 4.2 FPGA在ECG信号处理中的应用 4.3 ECG信号滤波原理 4.4 心率计算原理 4.5 FPGA在ECG信号处理中的优势 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 其RTL结构如下： 2.算法运行软件版本 vivado2
MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类
2012年，法国工程学院院士Mallat教授深受深度学习结构框架思想的启发，提出了基于小波变换的小波时间散射网络，并以此构造了小波时间散射网络。 小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器，小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到，因此其网络是非反馈式的。信号通过计算半离散小波变换，再通过非线性取模操作，得到的信号特征表达具有平移不变性、形变稳定性等
使用python绘制无边框ECG信号-可用于论文插图-小白版
用python绘制一个心电信号 最近在写大论文，由于自己做的是心电信号难免要做一些心电信号的插图，然后在写论文的时候有的时候要用真实信号有的时候需要用到示意图，这里面的其他部分使用Visio绘制的，但是前面的心电信号部分，如果是写论文截图肯定不是一个好的选择，他一定比插入图片的清晰度要低，如果导入到origin中又有点麻烦,所以我就使用python的心电信号的库结合matplot中的plt中关闭
MIT-BIH ECG 心电数据+matlab绘图详解
本篇是为了补充MIT-BIH ECG 心电数据的下载和读取图解这篇博客，为大家提供方便。 该篇比较“久远”，所以网站的内容稍微有些改变，参见： https://www.physionet.org/cgi-bin/atm/ATM （1）新网站可以直接导出.mat文件，供matlab或Octave使用，以下图为例（当然你也可以尝试其他的内容）： （2）选中后下载相关文件即可： mat
Nature Communications | Practical intelligent diagnostic algorithm for wearable 12-lead ECG via ....
论文标题Practical intelligent diagnostic algorithm for wearable 12-lead ECG via self-supervised learning on large-scale dataset作者Jiewei Lai, HuixinTan, Jinliang Wang, Lei Ji, Jun Guo, Baoshi Han6, Yajun S
ORM框架-VB/C#.Net实体代码生成工具(EntitysCodeGenerate) 【ECG】4.3 介绍
ORM框架-VB/C#.Net实体代码生成工具(EntitysCodeGenerate) 摘要：VB/C#.Net实体代码生成工具(EntitysCodeGenerate)【ECG】是一款专门为.Net数据库程序开发量身定做的(ORM框架)代码生成工具，所生成的程序代码基于面向对象、分层架构、ORM及反射+工厂设计模式等。支持.Net1.1及以上版本，可用于Oracle、SqlServer、
论文阅读---《Unsupervised Transformer-Based Anomaly Detection in ECG Signals》
题目：基于Transformer的无监督心电图（ECG）信号异常检测 摘要 异常检测是数据处理中的一个基本问题，它涉及到医疗感知数据中的不同问题。技术的进步使得收集大规模和高度变异的时间序列数据变得更加容易，然而，为了确保一致性和可靠性，需要复杂的预测分析模型。随着收集数据的规模和维度的增加，深度学习技术，例如自编码器（AE）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM），受
ECG和PPG信号用于PTT、HRV和PRV研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 💥1 概述 获得的数据在第1通道上具有ECG，在第二通道上具有PPG，两者都经过处理以
12导联 ECG 和 VCG 相互变换的方法
%12导联ECG 计算 VCGclc;close all; close all;D = [-0.515 0.157 -0.9170.044 0.164 -1.3870.882 0.098 -1.2771.213 0.127 -0.6011.125 0.127 -0.0860.831 0.076 0.2300.632 -0.235 0.0590.235 1.066 -0.132];T = (D'*D
形态学滤波在心电图ECG中的应用
1.算法介绍 什么是形态学滤波？ 形态学滤波的定义为一种分析空间结构的理论，目标是分析目标的形状和结构。具体理论就不展开讲，直接来看是怎么实现的，也就是数学模型定义是怎样的，定义如下： 图1 形态学滤波 从上图可以看出，形态学滤波里面两个核心的计算就是开运算和闭运算，那么开运算和闭运算又是怎么定义的呢？ 开运算定义为先腐蚀后膨胀，闭运算定义为先膨胀后腐蚀，最终腐蚀和膨胀定义