心电专题
基于STM32心电模块学习笔记
一、项目简介 技术原理和优势：通过医疗电子单片机高级开发系统，读取人体生理参数监测系统发送过来的心率和心电导联信息数据包，并对这两个数据包进行解包，最后，将解包之后的心率值和心电导联信息显示在OLED显示屏上，如下图所示。该实验的数据源是人体生理参数监测系统，该系统在“演示模式”下，心率为60bpm，在“实时模式”下，需要将心电导联线连接到该系统背面的ECG/RESP接口，然后，将心电导联线连
大连睿康心血管病医院心内科患者心电监测案例研究
一、引言 随着医疗技术的持续进步，远程医疗监测已成为心血管疾病患者管理的重要工具。大连睿康心血管病医院心内科创新性地引入了桂花网蓝牙网关S2000以及可穿戴的蓝牙手表和手环，用以实时监测患者的心电、血压、血氧和心率等生理指标。本文通过深入的案例研究，旨在剖析这一技术在心内科患者管理中的应用成效及其潜在价值。 二、案例背景 大连睿康心血管病医院心内科始终致力于为患者提供卓越的医疗服务。然而，随着患
基于心电疾病分类的深度学习模型部署应用于OrangePi Kunpeng Pro开发板
一、开发板资源介绍 该板具有4核心64位的处理器和8TOPS的AI算力，让我们验证一下，在该板上跑深度学习模型的效果如何？ 二、配网及远程SSH登录访问系统 在通过microusb连接串口进入开发板调试，在命令行终端执行以下命令 1）搜索wifi名称 nmcli dev wifi 2）连接wifi sudo nmcli dev wifi connect wifi_nam
开发心电疾病分类的深度学习模型并部署运行于ARM虚拟硬件平台（AVH）
目录 一、ARM虚拟硬件平台介绍 二、心电疾病分类模型介绍 三、部署流程 3.1 基于百度云平台订阅虚拟硬件镜像 3.2 安装编译相关组件 3.1 数据加载 3.2 模型转换 方式一： tensorflow模型转换为onnx模型，onnx模型转换为TVM模型 方式二： tensorflow模型转换为tensorflow lite模型，tflite模型转换为tvm模型 3）两种
Python打发无聊时光：12.用PyQt实现简易的心电起搏器界面
第一步：装PyQt库 pip install PyQt5 第二步：复制代码 import sysfrom PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout,QWidget, QLabel, QProgressBar, QSlider, QLineEdit, QHBoxLayout)fro
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
单导联心电原理图PCB设计记录
一、介绍 在电路设计过程中，首先需要完成原理图的设计，然后将原理图中的电路元件和连接路线布局在PCB板上，PCB板上的导线、元件和连接方式应与原理图中的电路对应。 本次项目中进行了心电单参的硬件设计，记录下原理图PCB设计过程以及遇到的问题和踩过的坑。 二、硬件需求确定 对于芯片的选型上想提一嘴，就是根据项目需求进行确定。比如本项目中对于A
《15寸移动式心电监测仪》制作纪实 :zynq 7000系列 HDMI多输出同显
《15寸移动式心电监测仪》制作纪实 :zynq 7000系列 HDMI多输出同显 何为HDMI多输出同显如何实现HDMI知识vivado部分硬件部分 何为HDMI多输出同显 HDMI多输出同显就是说，会从板子上输出两路或者多路HDMI信号，但这几路HDMI显示的是完全一致内容，画面是复制的。就像这样： （这个是跑HDMI测试的PS图片显示程序） （这个是上了Linux之后的样子
无线传感网络及应用之心电采集系统
2008年9月，我第一次接触WSN（无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN），它如性感的少女，让我深陷其中，无法自拔，让我耗费2年的时间却甘之如饴......研究的深入，让我更加的确信：21世纪注定是WSN的时代。1946的计算机，1969年集成电路，80年代的操作系统，90年代的linux和internet，2010年的物联网......而WSN是