Python中实时信号的ECG数据分析

Question

我正在用Python从Arduino获取的信号生成心电图（ECG）。我想对这些数据进行一些分析，但具体分析什么我还没决定。不过我想问的是，能不能在通过串口实时接收数据的同时进行分析，还是说先把数据保存到文本文件里再分析会更简单或更好？现在我对怎么做这件事还没想明白。另外，我至少想检测到信号的峰值（R波）和R-R间隔（这样我就可以测量每分钟的心跳次数）。

这是我目前在Python上写的代码：

from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg
import matplotlib.figure as mfig
import PyQt4.QtGui as gui, PyQt4.QtCore as core
import collections
import time
import random

import serial
ser = serial.Serial('/dev/tty.usbmodem1411', 57600)

start_byte = 'S'
end_byte = 'F'


refreshMillis = 50
N = 200
xs = collections.deque(maxlen=N)
ys = collections.deque(maxlen=N)

app = gui.QApplication([])

fig = mfig.Figure()
canvas = FigureCanvasQTAgg(fig)

ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylim([0,5])
line2D, = ax.plot(xs,ys)
canvas.show()

def process_line():

    line = ser.readline()
    data = map(float,line.split(" "))
    xs.append(data[0])
    ys.append(data[1])
    line2D.set_data(xs,ys)
    print data
    xmin, xmax = min(xs),max(xs)
    if xmin == xmax:
        ax.set_xlim([xmin,xmin+1])
    else:
        ax.set_xlim([xmin,xmax])
    canvas.draw()

timer = core.QTimer()
timer.timeout.connect(process_line)
timer.start(refreshMillis)

app.exec_()

ser.flush()
ser.close()

Answer 1

当然这是可以做到的。一开始保存数据会更简单，之后再分析这些数据也没问题，不过在处理一小部分数据时也可以直接分析。真正的问题是，你想进行什么样的分析！你需要所有的数据吗？还是只需要几秒钟的数据？你需要多少数据才能找到可靠的R值和R-R值？在你的情况下，我建议先保存一些数据，然后试着玩玩这些数据，看看你需要什么。之后你可以再做一个版本，实时处理数据，使用你算法中发现的参数。