https://support.pluxbiosignals.com/knowledge-base/do-you-know-any-open-source-software-for-biosignal-processing/?swpmtx=944c60f56dd0d078a1b994d6d767c68b&swpmtxnonce=4e1b8fb9c7#biosignal-processing-in-python
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我们通过具有生物信号处理功能的编程语言收集了以下开源解决方案列表，这些解决方案可能是支持您的工作的合适选择。
重要信息
以下开源解决方案是独立的第三方解决方案，与 PLUX 没有任何形式的关联。
我们无法以任何形式为所列解决方案提供支持，并明确声明对任何直接、间接、后果性、附带或特殊损害不承担任何责任，包括但不限于收入损失、利润损失、业务中断造成的损失或数据丢失，无论主张责任的诉讼形式或法律理论如何，即使已被告知发生此类损害的可能性。如果有任何问题、疑虑或疑虑
，我们建议联系各个开发人员。
Python 中的生物信号处理
| 开源项目 | 支持的传感器 | GitHub |
|---|
用于生物信号处理的BioSPPy
工具箱 | BVP、心电图、EDA、
脑电图、肌电图、呼吸 |
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用于检测皮肤电活动 (EDA) 数据中的伪影的eda-explorer
脚本 | 电子设计自动化 |
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EEGSynth.org
用于电生理记录的开放硬件与模拟和数字设备之间的实时接口 | 脑电图、肌电图、心电图 |
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HeartPy
Python 心率分析工具包 | 心电图、BVP |
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hrv
Minimalisitc HRV 工具箱，具有本机 python 对象和 numpy 数组的强大功能和灵活性 | 心电图 |
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NeuroKit 2
用于神经生理信号处理的 Python 工具箱 | BVP、心电图、EDA、脑电图、肌电图、呼吸 |
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Neuropsydia
神经心理学诊断助手 – 用于创建实验、任务和问卷的 Python 模块 | – |
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py-ecg- detectors
用Python实现的7种ECG心跳检测算法的集合 | 心电图 |
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pyHRV
用于心率变异性的 Python 工具箱 | 心电图、BVP |
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pyphysio
用于分析生理信号的最先进算法库 | ECG、BVP、EDA、惯性 |
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PyTrack
工具包用于分析和可视化眼动追踪数据 | 眼电图 |
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PyGaze
用于眼球追踪的开源工具箱 | – |
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BioSigKit
用于 MATLAB 的生物信号处理工具 | 心电图、肌电图、ACC、EDR |
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MATLAB 中的生物信号处理
| 开源项目 | 支持的传感器 | GitHub |
|---|
BioSigKit
用于 MATLAB 的生物信号处理工具 | 心电图、肌电图、ACC、EDR |
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BreathEasyEDA
用于皮电活动 (EDA) 处理的简单灵活的工具箱 | 电子设计自动化 |
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使用凸优化方法分析皮肤电活动 (EDA) 的cvxEDA算法 | 电子设计自动化 |
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HRViewer
MATLAB 软件工具专为深度查看和比较根据不同 EKG 文件以及不同患者组计算出的 HRV 指数而设计 | 电子设计自动化 |
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mhrv
MATLAB 工具箱，用于根据 ECG 信号和 RR 间隔时间序列计算心率变异性 (HRV) 指标 | 心电图、肌电图、ACC、EDR |
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PPGI-Toolbox
用于光电容积描记成像的 MATLAB 工具箱 | PPG、BVP |
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Unfold Toolbox
用于重叠脑电图信号和（非线性）线性模型去卷积的工具箱 | 脑电图 |
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R 中的生物信号处理
| 开源项目 | 支持的传感器 | GitHub |
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Neuropsychology.R
面向心理学家、神经心理学家和神经科学家的 R 工具箱 | – |
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Psycho.R
高效且面向出版的心理科学工作流程 | – |
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