728x90 반응형 SMALL Python Library/HeartPy13 [HeartPy] Colorblind mode (2) Colorblind mode # Now let's do colorblind protanopia friendly palettes hp.config.colorblind = True hp.config.colorblind_type = 'tritanopia' for palette in palettes: hp.config.color_style = palette hp.plot_poincare(wd, m, title='color palette: %s' %palette) import matplotlib.pyplot as plt data, timer = hp.load_exampledata(1) fs = hp.get_samplerate_mstimer(timer) wd, m = hp.process(data, 100.0, cl.. 2022. 8. 25. [HeartPy] Colorblind mode (1) Colorblind mode 1.2.4 이후로 HeartPy는 colorbilnd 모드가 플롯 API에 구현되어 있다. 여러 가지 다른 스타일을 사용할 수 있으며, deuteranopia (제2 색맹), protanopia (제 1색맹), tritanopia (제 3색맹)에 대한 지원이 가능하다. heartpy.config를 통해 쉽게 사용할 수 있다. heartpy.config.colorblind_type 지원하려는 colorbilnd 유형으로 설정한다. deuteranopia (default) protanopia tritanopia heartpy.config.color_style 원하는 색깔을 지정한다. default (default) retro elegant corporate zesty # load.. 2022. 8. 25. [HeartPy] Noisy ECG 신호 분석 (2) Noisy ECG 신호 분석 작동은 정상이지만, 일부 거부에는 하면 안 되는 부분이 있다 (올바른 피크가 잘못된 것으로 표시됨). 심전도에는 일반적으로 매우 좁은 피크가 있다. 필터링은 일반적으로 최대값을 같은 위치에 유지하지만 파형을 더 좁혀 문제를 일으킬 수 있다. HeartPy는 훨씬 더 넓은 PPG 파형을 위해 설계되었기 때문에 업샘플링은 일반적으로 피크당 더 많은 데이터 포인트를 제공하기 때문에 트릭을 수행한다. 상대 피크 위치를 이동하거나 변경하지 않는다. from scipy.signal import resample resampled_signal = resample(filtered, len(filtered) * 4) wd, m = hp.process(hp.scale_data(resampled_.. 2022. 8. 25. [HeartPy] Noisy ECG 신호 분석 (1) Noisy ECG 신호 분석 HeartPy를 사용하여 특히 노이즈가 많은 심전도 신호를 분석하는 방법이 있다. 심전도 분석에서 전처리 단계는 피크 형태에 차이가 있기 때문에 PPG 신호와 약간 다르지만 일반적인 분석은 동일한 방식으로 처리된다. MIT-BIH Noise 스트레스 테스트 데이터 세트의 데이터를 사용한다. 이 데이터는 wfdb 패키지와 함께 로드되어야 하지만, 사용하기 쉽도록 4개의 파일을 .csv 데이터로 변환했다. 모든 파일이 360Hz로 기록된다. SNR (Signal-to-Noise) 비율이 다양한 다음 파일을 사용한다. 118e24 : SNR : 24dB 118e12 : SNR = 12dB 118e06 : SNR = 6dB 118e00 : SNR = 0dB 이 파일에는 잡음 섹션과 .. 2022. 8. 25. [HeartPy] 스마트 링 PPG 신호 분석 스마트 링 PPG 신호 분석 최근 시장을 강타한 다양한 스마트 반지가 있다. 무엇보다도 그들은 손가락에 PPG 신호를 기록하기 때문에, HeartPy로 이것들을 분석하는 방법이 있다. 예제 파일에는 파일 크기를 낮게 유지하기 위해 PPG 신호만 포함되어 있다. 많은 스마트 링은 또한 피부 반응, acceleration 및 gyroscopic 데이터를 기록한다. 32Hz로 기록되었다. # Let's import some packages first import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import heartpy as hp sample_rate = 32 # load the example file data = hp.get_data('ring_data.csv'.. 2022. 8. 24. [HeartPy] 스마트 워치 PPG 신호 분석 (2) 스마트 워치 PPG 신호 분석 # let's resample to ~100Hz as well # 10Hz is low for the adaptive threshold analysis HeartPy uses from scipy.signal import resample resampled = resample(filtered, len(filtered) * 10) # don't forget to compute the new sampling rate new_sample_rate = sample_rate * 10 # run HeartPy over a few segments, fingers crossed, and plot results of each for s in [[0, 10000], [10000, 20000], .. 2022. 8. 24. [HeartPy] 스마트 워치 PPG 신호 분석 (1) 스마트 워치 PPG 신호 분석 삼성 스마트 워치 장치에서 가져온 원시 PPG 데이터 분석에 HeartPy를 사용하는 방법이다. 측정된 신호는 손목보다 관류 측정이 훨씬 쉬운 손가락 끝이나 귓불의 일반적인 PPG 센서와 비교할 때 훨씬 더 많은 소음을 포함한다. 이러한 신호를 분석하려면 몇 가지 추가 단계가 필요하다. import numpy as np import heartpy as hp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('raw_ppg.csv') df.keys() Index(['ppg', 'timer'], dtype='object') plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(df['ppg']... 2022. 8. 24. [HeartPy] ECG 신호 분석 ECG 신호 분석 # import packages import heartpy as hp import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 250 data = hp.get_data('e0103.csv') plt.figure(figsize=(12,4)) plt.plot(data) plt.show() 이것은 매우 좋고 깨끗한 신호이다. 사전 처리를 수행할 필요가 없으며 즉시 분석을 실행할 수 있다. # run analysis wd, m = hp.process(data, sample_rate) # visualise in plot of custom size plt.figure(figsize=(12,4)) hp.plotter(wd, m) # display computed measur.. 2022. 8. 24. [HeartPy] PPG 신호 분석 PPG 신호 분석 HeartPy를 사용하여 일반 PPG 신호를 분석하는 방법을 알아본다. 이를 위해 HeartPy와 함께 패키지된 예제 데이터 세트를 사용한다. # First let's import import heartpy as hp import matplotlib.pyplot as plt # first let's load the clean PPG signal data, timer = hp.load_exampledata(0) # and visualise plt.figure(figsize=(12,4)) plt.plot(data) plt.show() HeartPy는 제공된 데이터 세트를 로드할 수 있는 함수 load_exampledata()와 함께 제공된다. 튜플 (데이터, 타이머)을 반환한다. 여기서 '.. 2022. 8. 24. [HeartPy] 심박수 분석 (Heart Rate Analysis) 심박수 분석 (Heart Rate Analysis) Python Heart Rate Analysis Toolkit은 주로 PPG 신호를 염두에 두고 설계되었다. 라즈베리파이와 아두이노 플랫폼은 합리적인 가격의 오픈 하드웨어 플랫폼을 제공함으로써 보다 다양한 데이터 수집이 가능하다. 심박수 신호 측정 심박수를 측정하는 데 자주 사용되는 두 가지 방법은 심전도 (ECG)와 광혈류계 (PPG)이다. 온라인에서 사용 가능한 많은 알고리즘은 ECG 측정을 위해 설계되었다. PPG 데이터 에 ECG 알고리즘 (유명한 Pan-Tompkins)을 적용하는 것이 반드시 의미가 있는 것은 아니다. ECG와 PPG는 모두 심장 활동에 대한 측정이지만 이를 추정하기 위해 매우 다른 구성을 측정한다. ECG는 일반적으로 가슴에.. 2022. 8. 23. 이전 1 2 다음 728x90 반응형 LIST
