본문 바로가기
728x90
반응형
SMALL

Python Library185

[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.
[HeartPy] 알고리즘 (2) 피크 검출 (Peak detection) 피크 감지 단계는 적응형 피크 감지 임계값을 사용하여 PPG 복합체의 진폭 변화와 형태 변화를 수용한 다음, 여러 단계의 이상값 감지 및 제거를 시도한다. 심박을 식별하기 위해 이동 평균은 각 데이터 포인트의 양쪽에서 0.75초의 창을 사용하여 계산된다. 신호의 처음 0.75초와 마지막 0.75초는 신호의 평균으로 채워지며 이 섹션에 대해서는 이동 평균이 생성되지 않는다. 관심 영역 (ROI)은 신호 진폭이 피크를 감지하는 표준 방법인 이동 평균보다 큰 두 교차 지점 사이에 표시된다. R-피크는 각 ROI의 최대값에 표시된다. 피크 추출 과정을 보여주는 그림. 이동 평균은 교차 임계값 (II)으로 사용된다. 후보 피크는 교차점 사이의 최대값에 표시된다 (III)... 2022. 8. 23.
[HeartPy] 알고리즘 (1) Clipping detection and interpolation 측정된 속성이 센서의 감도 범위를 초과할 때마다 또는 아날로그 신호를 디지털화할 때 클리핑이 발생할 수 있다. 이 경우 클리핑은 신호가 사용 중인 센서의 경계 외부에서 계속되기 때문에 피크가 평평해짐을 의미한다. 클리핑은 신호의 (거의) 평평한 부분을 최대값에 가깝게 감지하여 앞과 뒤에 양쪽 끝에서 가파른 각도가 뒤따르는 기능을 한다. '누락된' 신호 피크는 신호의 클리핑 부분의 양쪽 끝에 있는 100ms의 데이터를 고려하는 3차 스플라인을 사용하여 보간된다. 재구성된 R-피크는 원래 신호에 오버레이되어 추가 분석에 사용된다. Peak enhancement 진폭을 정규화한 다음 나머지 신호에 비해 R-피크 진폭을 증가시키는 피크 향상 기능.. 2022. 8. 23.
HeartPy HeartPy - Python Heart Rate Analysis Toolkit 이 툴킷은 스마트워치 데이터, 스마트 링 데이터, 일반 PPG 및 일반 (noisy) ECG에서 HeartPy로 다양한 분석 작업을 처리하는 방법을 보여준다. https://python-heart-rate-analysis-toolkit.readthedocs.io/en/latest/ Welcome to HeartPy - Python Heart Rate Analysis Toolkit’s documentation! — Python Heart Rate Analysis Toolkit 1.2.5 document Welcome to the documentation of the HeartPy, Python Heart Rate Analysi.. 2022. 8. 23.
[Keras] ImageDataGenerator ImageDataGenerator tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-06, rotation_range=0, width_shift_range=0.0, height_shift_range=0.0, brightness_range=None, shear_range=0.0, zoom_range=0.0, channel_shift_range=0.0, fill_mode='nearest',.. 2022. 8. 20.
[Pandas] xlsx (엑셀 파일) xlsx XLSX 파일 확장명을 가진 파일은 Microsoft Excel Open XML 형식 스프레드 시트 파일이다. Microsoft Excel 버전 2007 이상에서 작성된 XML 기반 스프레드 시트 파일이다. XLSX 파일은 워크 시트에 저장된 셀의 데이터를 구성한다. 워크 시트는 여러 워크 시트가 포함 된 파일 인 통합 문서에 저장됩니다. 셀은 행과 열로 배치되며 스타일, 서식 지정, 수학 함수 등을 포함 할 수 있다. pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=.. 2022. 8. 18.
[Pandas] DataFrame Option DataFrame Option pandas에는 DataFrame의 디스플레이, 데이터 동작 등과 관련된 전역 동작을 구성하고 사용자 지정하는 옵션 API가 있다. get_option() / set_option() : 단일 옵션의 값을 가져오거나 설정한다. reset_option() : 하나 이상의 옵션을 기본값으로 재설정한다. describe_option() : 하나 이상의 옵션에 대한 설명을 인쇄한다. option_context() : 실행 후 이전 설정으로 되돌아가는 옵션 세트로 코드 블록을 실행한다. import pandas as pd df = pd.read_csv("C:/Users/ex.csv", sep=";") df pd.set_option('display.max_row', 500) # 행 50.. 2022. 8. 11.
[Pandas] pandas.read_csv pandas.read_csv 쉼표로 구분된 값 (csv) 파일을 DataFrame으로 읽어온다. 또한, 선택적으로 파일을 청크로 반복하거나 분할하는 것을 지원한다. 추가 도움말은 IO 도구는 온라인 문서에서 찾을 수 있다. pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=N.. 2022. 8. 11.
[Keras] 배치 정규화 (Batch Normalization) 배치 정규화 (Batch Normalization) 배치 정규화 (batch normalization, BN)는 층으로 들어가는 입력값이 한쪽으로 쏠리거나 너무 퍼지거나 너무 좁아지지 않게 해주는 인공신경망 기법이다. 여러 입력값을 모은 배치에 대해, 각 층의 입력값의 평균과 표준편차를 다시 맞추어 주어, 입력값이 쏠리는 것을 막는다. BN은 주어진 데이터 세트의 평균 (shifting)과 분산 (scaling)을 특정 값으로 조정하는 것이다. 이것은 주어진 모델을 훈련하는 데 사용된 이전 입력 데이터에 따라 선택된다. 데이터 평균을 0, 표준편차를 1로 분포시킨다. 높은 학습율을 사용하여 빠른 속도로 학습하면서 overfitting을 줄이는 효과가 있다고 알려져 있다. tf.keras.layers.Ba.. 2022. 7. 31.
728x90
반응형
LIST

티스토리툴바