scipy.datasets.

心电图

scipy.datasets.electrocardiogram()

加载心电图作为一维信号的示例。

返回的信号是 5 分钟长的心电图 (ECG)，它是心脏电活动的医学记录，以 360 Hz 的频率采样。

返回:

ecgndarray

以 360 Hz 采样的心电图，单位为毫伏 (mV)。

注意

提供的信号是 MIT-BIH 心律失常数据库 [1] 在 PhysioNet [2] 上提供的 记录 208（导联 MLII）的摘录（19:35 至 24:35）。该摘录包括噪声引起的伪影、典型的心跳以及病理变化。

在 1.1.0 版本中添加。

参考文献

[1]

Moody GB, Mark RG. The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database. IEEE Eng in Med and Biol 20(3):45-50 (May-June 2001). (PMID: 11446209); DOI:10.13026/C2F305

[2]

Goldberger AL, Amaral LAN, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PCh, Mark RG, Mietus JE, Moody GB, Peng C-K, Stanley HE. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101(23):e215-e220; DOI:10.1161/01.CIR.101.23.e215

示例

在您的浏览器中尝试！

>>> from scipy.datasets import electrocardiogram
>>> ecg = electrocardiogram()
>>> ecg
array([-0.245, -0.215, -0.185, ..., -0.405, -0.395, -0.385], shape=(108000,))
>>> ecg.shape, ecg.mean(), ecg.std()
((108000,), -0.16510875, 0.5992473991177294)

如前所述，该信号具有几个不同形态的区域。例如，前几秒钟显示了如下所示的正常窦性节律心脏的电活动。

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fs = 360
>>> time = np.arange(ecg.size) / fs
>>> plt.plot(time, ecg)
>>> plt.xlabel("time in s")
>>> plt.ylabel("ECG in mV")
>>> plt.xlim(9, 10.2)
>>> plt.ylim(-1, 1.5)
>>> plt.show()

然而，在第 16 秒之后，出现了第一个室性早搏，也称为期外收缩。与典型的心跳相比，这些具有不同的形态。在下面的图中可以很容易地观察到差异。

>>> plt.plot(time, ecg)
>>> plt.xlabel("time in s")
>>> plt.ylabel("ECG in mV")
>>> plt.xlim(46.5, 50)
>>> plt.ylim(-2, 1.5)
>>> plt.show()

在几个点，大的伪影扰乱了记录，例如。

>>> plt.plot(time, ecg)
>>> plt.xlabel("time in s")
>>> plt.ylabel("ECG in mV")
>>> plt.xlim(207, 215)
>>> plt.ylim(-2, 3.5)
>>> plt.show()

最后，检查功率谱显示，大部分生物信号由较低频率组成。在 60 Hz 处，可以清楚地观察到由市电引起的噪声。

>>> from scipy.signal import welch
>>> f, Pxx = welch(ecg, fs=fs, nperseg=2048, scaling="spectrum")
>>> plt.semilogy(f, Pxx)
>>> plt.xlabel("Frequency in Hz")
>>> plt.ylabel("Power spectrum of the ECG in mV**2")
>>> plt.xlim(f[[0, -1]])
>>> plt.show()

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