你喜欢探索和了解低层次的东西吗？如果是。这篇文章是给你的！
让我们开始ECG信号（预）处理
任何人从任何地方访问自己的心电图 (ECG) 都相对简单。然而，我们大多数人无法破译心电图并收集有关此生物信号的必要细节。如果您是那些不知道“幕后”发生的事情的人之一，请不要担心，我们可以帮助您揭开这个信号。
我们将通过分享一些关于如何使用Python 编程处理信号的笔记，让您深入了解 ECG 信号。我们还将向您介绍我们的生物信号笔记本、一组文档和一个 Python 库，以Jupyter 笔记本的形式提供编程示例，作为 OpenSignals 生物信号采集工具的伴侣。
我们走吧…
第 1 步：Python 和 Anaconda。让我们谈谈蛇。
收集心电图数据并进行分析后，您需要从原始信号中提取相关参数。为此，您需要选择合适的工具来分析信号。您可以使用预构建的 ECG 信号处理工具箱，也可以从头开始学习如何进行操作，例如，我们的生物信号笔记本，您可以在其中访问用于信号绘图、过滤、峰值检测等的代码片段.
Python 是一种编程语言，用于从机器学习到网页设计和软件等不同活动。它也是处理和分析不同生物信号的非常有用和流行的工具。其他流行的编程语言和工具箱也通常用于信号处理，包括 MATLAB、R、Octave、C/C++ 等。
Anaconda是一个捆绑了不同编程语言（包括 Python）的平台。这是使用我们的生物信号笔记本所需的软件。
您需要什么才能开始
下载、安装和执行 Anaconda []（难度级别 1/5）
下载、安装和执行Jupyter Notebook 环境（难度1/5）
第二步：让蛇吃！加载并绘制您的 ECG 数据
现在一切就绪，可以上传 ECG 数据了。
等等！我还没有数据样本。我能做些什么？
没问题，一旦您开始学习信号处理的第一步，您就可以使用我们为您准备的样本集。或者，您可以按照我们的指南探索皮肤表面的心脏信号并使用您的 ECG 采集系统（我们推荐的是BITalino HeartBIT）来采集您自己的 ECG 数据样本。
您可以将数据保存为不同的格式，包括文本文件 (.txt)、用于存储大量数据的分层数据格式 (.h5) 和欧洲数据格式 (.edf)，这是一种为交换和分析而设计的标准文件格式以独立于采集系统的格式来自商业设备的数据。
在以下生物信号笔记本中，您可以学习如何：
从 .h5 文件加载获取的数据（难度级别 1/5）
从 .txt 文件加载获取的数据（难度级别 1/5）
采集后加载信号 [OpenSignals]（难度等级 1/5）
OpenSignals 输出的每一种文件格式都有一些元数据链接到它。可以在文件元数据中找到传感器类型、采样率、分辨率、活动通道等采集参数。对于 .txt 文件，此信息存储在标题中，而在 .h5 文件中，此信息作为分层对象的属性传递。
在 “信号加载 - 使用文件头”笔记本中，您可以找到访问文件元数据（.txt 和 .h5）的详细过程以及通过使用 biosignals 笔记本专用函数的简化方法。
你能告诉我如何绘制心电图数据吗？
ECG 信号通常表示为时间的函数（时域）。通过绘制 ECG，您将获得 x 轴的时间和 y 轴的振幅，从而获得信号的时间振幅表示。
事实上，绘制数据可以为分析数据的人带来不同的视角，从而更容易交流和解释数据。您可以使用名为 Bokeh（Python 库）的工具以交互式视觉效果绘制数据。有关如何绘制信号的说明，请参阅我们的 Python 笔记本教程 “使用散景绘制获取的数据” （难度级别 2/5）。
第 3 步：蛇不喜欢噪音！信号过滤技巧
当您获取 ECG 或任何其他信号时，观察到数据上的一些伪影或扰动是正常的。显然，您可以在获取生物信号时应用所有良好做法，以最大限度地减少产生噪音的内部和外部来源。
幸运的是，您还有其他工具可用于消除信号中的噪声，即数字滤波器（在“信号伪影和伪影和噪声消除技术”中了解更多信息）。
通过应用数字滤波，您可以去除所有构成与您的研究无关的信息的噪声，从而最大限度地提高信噪比。此外，在医疗应用中，必须有一个干净的信号才能区分 ECG 信号（PQRST 复合波）的每个部分。
打开下一个笔记本来执行您的第一个信号过滤。
数字滤波 - 一个基本的预处理步骤
信号干净后，下一步就是开始学习和提取 ECG 信号的相关特征。好吧，这是另一篇文章的主题。
