您很可能拥有心电图数据集或刚刚记录了心电图信号，但不知道下一步该做什么。现在是时候从信号中提取特征并解释数据了。

如果您不知道如何采集心电图信号或心电图是什么样子，我们建议您退一步阅读我们关于心电图信号采集和心电图信号滤波（即信号预处理）的文章。

👉 我怎么知道我还活着？

👉心跳之后会发生什么？请告诉我有关心电图信号的更多信息。

为了收集您自己的生物信号，我们邀请您查看我们的应用套件，特别是我们的HeartBIT 系统，它配备了心电图和光电体积描记法 (PPG)传感器。

心电图信号在各种心脏病的诊断中起着至关重要的作用，因此了解如何正确解读它非常重要。通过数学模型和编程技术，可以提取一些信号特征（即参数）并将其与人体生物学相关联，从而得出有关心脏功能的生物医学和医学结论。在处理心电图信号时，可以分析多种时间和统计参数。

让我们看一下临床背景下分析的主要参数，即 R 峰值检测和心率变异性 (HRV)。

R 峰值的检测提供了有关整体心脏健康状况的相关信息，并且它们的检测与心动周期变异性或心率变异性 (HRV) 的确定相关。HRV 是两次心跳之间的变化（通常以毫秒为单位）或 RR 间隔，即 QRS 复合波中检测到的连续 R 峰值之间的间隔，具体取决于所测量的特定 ECG 导联。下图展示了 R 峰检测的示例，其中绿色圆圈标识 R 峰。

请注意，您有不同的算法，这些算法嵌入在不同的代码源中并且具有不同的复杂性。我们提供的笔记本是通过应用 Pan-Tompkins 算法（ Pan & Tompkins，1985）检测 ECG 中 R 峰值的示例。

那么，HRV 参数是可以通过测量来确定个体有效适应社会和环境需求的整体能力的指标（Shaffer F.、McCcraty R.和Zerr CL，2014 ）。

例如，在休息时，您的身体使用较少的资源（例如氧气），您的心率 (HR) 较低，因此它提供的资源较少。现在想象一下，你上班迟到了，需要赶紧离开。当你开始跑步时，休息就结束了，因为你的身体肯定需要更多的资源（例如氧气）来适应匆忙的状态。在这种情况下，你的心率会更高，跳动也会更快，因为它必须提供更多的资源。

如果您健康，您的心脏能够在任何情况下适应身体的需求，即休息时和跑步时（在较重的体力消耗期间）。否则，如果你的心出了问题，它就无法应对这些变化。这就是为什么在寻找患者异常心脏症状时评估 HRV 如此重要的原因。

分析 HRV 时应考虑一些参数。我们准备了一个 Python 笔记本来展示如何使用 Python 进行 HRV 分析。为了帮助您入门，我们提供了一些代码片段，其中涵盖了时域和频域中重要的 HRV 分析参数列表。

在本笔记本中，我们将向您展示如何生成以下元素以进行心电图分析：

车速图和：

是整个HRV分析的结构要素，即一定时间内RR峰值区间的分布。如果您观察到 RR 峰值间隔的高度可变性，则意味着您的心血管系统能够应对环境挑战；

直方图：

RR 峰值间隔持续时间的分布，以便更好地了解您的心脏健康状况（即，您可以将 0.6 到 1.2 秒之间的值范围视为正常间隔）；

功率谱密度函数：

功率谱是否代表您的 HR 频率元素的分布？

庞加莱图：

是通过将每个 RR 峰值间隔与前一个 RR 峰值间隔绘制而成的散点图。例如，可以通过将椭圆拟合到绘制的形状来分析该图。然后你可以从中提取一些非线性参数；

时间参数的顺序：

您将了解生物医学科学家在分析心电图时关注的时间参数，例如 RR 间隔的最小、最大和平均持续时间。

您现在对心电图信号中的隐藏数据有了一个非常基本的了解。您还了解到，ECG 数据可以以多种格式（图形和数字）表示。

然而，应用数学算法从信号中提取相关特征有时可能非常耗时且复杂。为此，我们还投入时间为我们的客户和用户准备了一些工具，即可以与我们的OpenSignals平台结合使用的HRV分析软件。

如果您只想分析收集的心电图数据而不在信号处理上投入太多时间，我们还鼓励您查看一些用于信号处理的开源工具箱。

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就是这样，伙计们。继续关注，让你的心跳动起来😎

如果您正在开始，请不要忘记阅读：

• “如何深入生物信号的世界？”

• “我怎么知道我还活着？”

• “心跳之后会发生什么？告诉我更多关于心电图信号的信息。”