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随笔分类 -  信号处理

摘要:通过加速度计信号数据计算心率和呼吸率 数据介绍 采用50Hz采样率的腕部加速度计数据,使用公开数据集UCI Mhealth Dataset。 具体形态如下: 算法逻辑 原始信号数据中包含一定噪声,先对数据进行一系列预处理,包含归一化、滚动平均平滑滤波、去除极值、三轴融合、带通滤波、傅里叶变换,计算出 阅读全文
posted @ 2023-12-28 16:55 Bonne_chance 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:计算滚动平均 滚动平均是指时间序列中之前特定数量数据的平均值。 在pandas中有相应的库函数来实现计算任务。 具体语法:df['column_name'].rolling(rolling_window).mean() 实例: import numpy as np import pandas as 阅读全文
posted @ 2023-12-28 15:46 Bonne_chance 阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用滚动平均实现平滑数据 时间序列数据通常包含一些噪声。而去除噪声最简单的方式就是使用一种简单的一致核来平滑数据。这种方式也叫滚动平均。 卷积是组合两个数组的一种数学运算,其中一个数组是我们的数据,通过一个核数组对其进行卷积。在卷积过程中,将核集中在一个数据点上。 然后将核中的每个数据点与每个相应的 阅读全文
posted @ 2023-12-28 12:27 Bonne_chance 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:### 使用sciPy计算信号的波峰和波谷 #### 使用`scipy.signal.find_peaks`计算信号的波峰 **使用语法**: ``` scipy.signal.find_peaks(x, height=None, threshold=None, distance=None, pro 阅读全文
posted @ 2023-05-19 15:00 Bonne_chance 阅读(7236) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:在信号处理中,有些信号会包含大量的噪声,需要用一些滤波器去噪,本文介绍使用bandpass Butterworth filter进行去噪。 直接使用sciPypython库可以实现噪声滤波 步骤1:导入所需python模块 from scipy.signal import filtfilt from 阅读全文
posted @ 2023-05-18 17:13 Bonne_chance 阅读(868) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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