scipy.datasets.

electrocardiogram

scipy.datasets.electrocardiogram()

将电子心电图加载为 1-D 信号的示例。

返回的信号是一个 5 分钟长的电子心电图 (ECG)，医疗记录，以 360 赫兹采样心脏的电活动。

返回:

ecgndarray

毫伏 (mV) 的心电图，以 360 赫兹采样。

备注

所提供的信号是来自 记录 208（导联 MLII）的摘录 (19:35 至 24:35)，由 MIT-BIH 心律失常数据库 [1] 在 PhysioNet [2] 上提供。摘录包括噪音引起的伪像、典型的心跳以及病理性变化。

1.1.0 版本中添加。

参考

[1]

Moody GB, Mark RG. MIT-BIH 心律失常数据库的影响。IEEE 工程医学生物学 20(3):45-50 (2001 年 5 月-6 月)。(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 和 PhysioNet：复杂生理信号新研究资源的组件。循环 101(23):e215-e220; DOI:10.1161/01.CIR.101.23.e215

范例

在浏览器中尝试一下！

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

如所述，该信号的几个区域具有不同的形态。例如，前几秒显示出如下所示的正常窦性心律的心电活动。

>>> 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 秒后会出现第一个过早性心室收缩，也称为期外收缩。与典型的心跳相比，这些收缩的形态不同。下图可以轻松观察到这种差异。

>>> 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，大利器影响了记录，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，可以清楚地观察到由市电感应的噪声。

>>> 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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