搜索
首页后端开发Python教程简单的DIY心率监测心电图显示

目标
这个迷你项目/教程的目标是用最少的组件制作一个超级简单的心率监视器和滚动心电图显示。

要求:

  • 蟒蛇
  • 音频接口
  • 1/4英寸连接线/吉他线/乐器线(只需通过音频接口接入电脑即可)

快速背景

心脏的肌肉产生电信号。其中一些信号可以在皮肤表面检测到。

我们可以使用表面电极拾取这些信号。问题是,这些并不是皮肤上唯一的电信号。值得庆幸的是,我们想要看到的大多数信号都限制在 1-40Hz 左右。

流程

我们将把我们的 1/4" 电缆作为我们的电极,将其插入心脏附近的皮肤。然后我们使用 USB 音频接口来放大模拟信号并将其转换为数字信号.最后我们在python中进行过滤和显示

步骤

第 1 步: 1/4 英寸电缆由两部分组成:套管和尖端。这两个部分都需要与您的皮肤接触 - 只需用手握住套管并将其压在胸部/上肋骨的左侧(某些电缆可能有更多通道,只需确保它们都已接触即可启动)。调整音频接口的增益(我将我的一直调高)。

Simple DIY HR Monitor ECG Display

第 2 步: 运行以下代码。 确保检查 input_device_index 行是否指向您的音频接口。我们正在做的是获取传入音频的块,使用 fft 转换到频域,将所有不必要的频率设置为 0,然后转换回时域。接下来,我们找到峰值来计算 HR,然后以滚动的方式绘制图表。

import numpy as np 
import pyaudio as pa 
import struct 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.signal import decimate, find_peaks

CHUNK = 4410 #.1 second
FORMAT = pa.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100 # in Hz
fstep = RATE/CHUNK
p = pa.PyAudio()

values = []
dsf=44 #down sample factor
rds=RATE/dsf #down sampled rate

stream = p.open(
    format = FORMAT,
    channels = CHANNELS,
    rate = RATE,
    input_device_index=3, #adjust based on input
    input=True,
    frames_per_buffer=CHUNK
)

#set up graph
fig,ax = plt.subplots(1)
x = np.arange(0,2*CHUNK,2)
line, = ax.plot(x, np.random.rand(CHUNK))
ax.set_ylim(-100,100) 
ax.set_xlim(0,2500) 
text = ax.text(0.05, 0.95, str(0), transform=ax.transAxes, fontsize=14,
       verticalalignment='top')
fig.show()

def getFiltered(x,hp=1,lp=41): #this sets the unneeded freqs to 0

    fft=np.fft.fft(x)
    hptrim=len(fft)/RATE*hp
    lptrim=len(fft)/RATE*lp
    fft[int(lptrim):-int(lptrim)]=0 
    fft[0:int(hptrim)]=0 
    return np.real(np.fft.ifft(fft))

def getHR(x): 

    pdis = int(0.6 * rds) #minimum distance between peaks. stops rapid triggering. also caps max hr, so adjust
    peaks, _ = find_peaks(x, distance=pdis, height=0.1)
    intervals = np.diff(peaks)/rds # in seconds
    hr = 60 / intervals # in BPM
    return peaks,round(np.mean(hr),0) #peaks,avg hr

while 1:
    data = stream.read(CHUNK)
    dataInt = struct.unpack(str(CHUNK) + 'h', data)

    filtered=getFiltered(dataInt) #filter (working with full chunk)
    dsed=decimate(filtered, 44) #down sample (turns chunk into ds chunk)
    values=np.concatenate((values,dsed)) #puts the chunks into an array
    peaks,hr = getHR(values*-1) # gets the peaks and determins avg HR. 

    text.set_text(str(hr))
    line.set_xdata(np.arange(len(values))) 
    line.set_ydata(values*-10) #the negative is bc it comes in upside down with my set up. the *10 is just for fun
    ax.set_xlim(max(0,len(values)-2500),len(values)) #keep the graph scrolling
    vlines = ax.vlines(peaks,ymin=-100,ymax=100,colors='red', linestyles='dashed') # pop some lines at the peaks 

    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()
    vlines.remove()

    if len(values)>10000: #keeps the array managably sized, and graph scrolling pretty
        values=values[5000:] #5 seconds @ ~1000 sr.

笔记
保持电缆不动 - 您可能需要在运动后等待几秒钟才能获得准确的心率。我对照我的 Garmin 手表检查了它,它始终返回相似的值。

输出
Simple DIY HR Monitor ECG Display

免责声明
请记住,从技术上讲,您正在使您的身体成为电路的一部分。电缆连接到连接到计算机的接口,该计算机连接到墙壁电源插座...尝试此操作需要您自担风险。我不是专家 - 我只是喜欢摆弄东西,并想分享。

后续步骤
这种方法对于清楚地看到心电图信号的所有不同部分来说并不能很好地发挥作用。电极非常磨损,我只做了最低限度的过滤。

它在检测肌电图等较小信号方面也表现不佳。

从这里您可以在软件方面进行更深入的挖掘并使用其他滤波器,或者创建实际的电路并使用真实的电极。用于此类物品的一袋电极在亚马逊上非常便宜(注意,粘合剂很烦人)。对于电路,我尝试了几种不同的配置 - 我发现最简单/最适合我的是使用 JFET 运算放大器的简单仪表放大器电路(放在面包板上)。 3个电极,只需查一下图表即可知道放置位置。如果您使用 ADC 的音频接口,此处的代码应与设置的 3 电极面包板配合使用(可能需要调整增益)

为什么
这个迷你项目的灵感来自于拿着吉他线在 DAW 中使用 EQ 插件时的感受。

以上是简单的DIY心率监测心电图显示的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
如何解决Linux终端中查看Python版本时遇到的权限问题?如何解决Linux终端中查看Python版本时遇到的权限问题?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Linux终端中查看Python版本时遇到权限问题的解决方法当你在Linux终端中尝试查看Python的版本时,输入python...

我如何使用美丽的汤来解析HTML?我如何使用美丽的汤来解析HTML?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

python对象的序列化和避难所化:第1部分python对象的序列化和避难所化:第1部分Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

Python中的数学模块:统计Python中的数学模块:统计Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习?如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

用美丽的汤在Python中刮擦网页:搜索和DOM修改用美丽的汤在Python中刮擦网页:搜索和DOM修改Mar 08, 2025 am 10:36 AM

该教程建立在先前对美丽汤的介绍基础上,重点是简单的树导航之外的DOM操纵。 我们将探索有效的搜索方法和技术,以修改HTML结构。 一种常见的DOM搜索方法是EX

如何使用Python创建命令行接口(CLI)?如何使用Python创建命令行接口(CLI)?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

本文指导Python开发人员构建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等库详细介绍,强调输入/输出处理,并促进用户友好的设计模式,以提高CLI可用性。

哪些流行的Python库及其用途?哪些流行的Python库及其用途?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

本文讨论了诸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和请求等流行的Python库,并详细介绍了它们在科学计算,数据分析,可视化,机器学习,网络开发和H中的用途

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您听不到任何人,如何修复音频
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

SecLists

SecLists

SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Atom编辑器mac版下载

Atom编辑器mac版下载

最流行的的开源编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用