在ECG - Python上获得每个间隔估计长度的算法
在ECG - Python上获得每个间隔估计长度的算法
提问于 2018-06-29 16:53:05
如果我有这样的东西：
这是心电图检查的图形表示。
但它们可能是超级不同的，就像这个：
因此，为了找到每个峰值，比如R，T等，我创建了可以找到它们的间隔。但随着每次检查，这些都会发生变化，我的问题是如何制作一个算法来处理任何未损坏的ecg图。
这是我得到的：
qInterval = averageOfRInterval * 250 / 926 # Multiplied numbers are default for each interval and 926 is the
sInterval = averageOfRInterval * 250 / 926 # correspondent to 100% of the Interval.
tInterval = averageOfRInterval * 300 / 926
pInterval = averageOfRInterval * 400 / 926它将适用于某些图表，但不是所有。
这是另一种方式吗？或者我的算法是正确的，但只需要稍微调整一下？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-06-29 17:09:33
如果只想检测峰值，可以使用python的peakutils模块。这是文档- https://media.readthedocs.org/pdf/peakutils/latest/peakutils.pdf
像peakutils.peak.indexes(y, thres=0.3, min_dist=1, thres_abs=False)一样，它会给出峰值幅度高于阈值0.3的峰值的索引，它们之间的最小距离将是1。
您还可以使用plotly来可视化峰值。以下是一些示例- https://plot.ly/python/peak-finding/
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51097860
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