带注释R峰值的高精度心电图数据库API（GUDB）
ecg-gudb-database的Python项目详细描述
这是一个API，它提供对ECG GUDB的透明在线访问 http://researchdata.gla.ac.uk/716/不需要下载。在
内政部：10.5525/gla.研究数据.716个
- 含有25名受试者的心电图。记录下每个受试者在两分钟内执行5项不同的任务：
- 坐着
- 平板电脑上的数学测验
- 在跑步机上行走
- 在跑步机上跑步
- 使用手动自行车
- 在两个atty（https://www.attys.tech/）同步运行的情况下，记录了以下通道：
- Einthoven II和III配有标准电缆和腰部环绕的放大器
- 运动心电图带与胸前导联V1-V2直接相连
- 传感器直接安装在胸带上的X/Y/Z加速度
胸带心电图允许R峰检测，即使是在a点慢跑 非常高的精度（+/-一个样本）。采样率为250Hz 24位分辨率。数据库包含未过滤的， 原始记录的直流耦合信号。为了能够连接 心电图对受试者行为的伪影除了一个受试者外 允许拍摄，视频也是 数据库。在
安装
只需通过pip或pip3安装：
pip install ecg_gudb_database pip3 install ecg_gudb_database
使用
查看用法_示例.py在github上绘制一个受试者的心电图和心率。在
模块
该模块称为ecg数据库：
^{pr2}$构造器从github加载一个受试者/实验的ECG数据：
ecg_class = GUDb(subject_number, experiment)
其中，受试者编号来自0..24，实验是“坐着”、“数学”、“走路”、“手推车”或“慢跑”。 心电图阵列_课堂实验是一个所有实验的数组，因此可以循环使用不同的实验。在
或者，如果您稍后决定从http://researchdata.gla.ac.uk/716/下载整个数据集，则 使用不带“file:”说明符的可选参数url指定数据集的绝对路径：
ecg_class = GUDb(subject_number, experiment, url = "/home/bp1/dataset_dataset_716/experiment_data/")
检索ECG数据
数据以numpy数组的形式提供。所有实验的采样率为250Hz（ecg_类.fs）。 我们从胸带上录了下来。在
艾因霍温：
ecg_class.einthoven_I, ecg_class.einthoven_I_filt ecg_class.einthoven_II, ecg_class.einthoven_II_filt ecg_class.einthoven_III, ecg_class.einthoven_III_filt
胸带：
ecg_class.cs_V2_V1, ecg_class.cs_V2_V1_filt
过滤版本有50赫兹的电源和直流电。在
R峰值注释
两个布尔变量心电图_class.anno\u cs\u存在和心电图_存在class.anno_电缆 告诉用户注释是否存在。如果是，可以获得：
if ecg_class.anno_cs_exists:
chest_strap_anno = ecg_class.anno_cs
else:
print('No chest strap annotations')
if ecg_class.anno_cables_exists:
cables_anno = ecg_class.anno_cables
else:
print("No cables annotations")
加速计数据
加速计系在受试者腰部的标准腰带上：
ecg_class.acc_x ecg_class.acc_y ecg_class.acc_z
用于脱机使用的视频和完整数据集
如果参与者同意，每个任务都有一个视频。下面是一个例子： https://berndporr.github.io/ECG-GUDB/ 视频和心电图数据已经同步，所以它们同时开始和结束。包含 可在此处请求视频：
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