目標(biāo)
這個(gè)迷你項(xiàng)目/教程的目標(biāo)是用最少的組件制作一個(gè)超級(jí)簡(jiǎn)單的心率監(jiān)視器和滾動(dòng)心電圖顯示。

要求：

• 蟒蛇
• 音頻接口
• 1/4英寸連接線/吉他線/樂(lè)器線（只需通過(guò)音頻接口接入電腦即可）

快速背景

心臟的肌肉產(chǎn)生電信號(hào)。其中一些信號(hào)可以在皮膚表面檢測(cè)到。

我們可以使用表面電極拾取這些信號(hào)。問(wèn)題是，這些并不是皮膚上唯一的電信號(hào)。值得慶幸的是，我們想要看到的大多數(shù)信號(hào)都限制在 1-40Hz 左右。

流程

我們將把我們的 1/4" 電纜作為我們的電極，將其插入心臟附近的皮膚。然后我們使用 USB 音頻接口來(lái)放大模擬信號(hào)并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào).最后我們?cè)趐ython中進(jìn)行過(guò)濾和顯示

步驟

第 1 步： 1/4 英寸電纜由兩部分組成：套管和尖端。這兩個(gè)部分都需要與您的皮膚接觸 - 只需用手握住套管并將其壓在胸部/上肋骨的左側(cè)（某些電纜可能有更多通道，只需確保它們都已接觸即可啟動(dòng)）。調(diào)整音頻接口的增益（我將我的一直調(diào)高）。

第 2 步： 運(yùn)行以下代碼。 確保檢查 input_device_index 行是否指向您的音頻接口。我們正在做的是獲取傳入音頻的塊，使用 fft 轉(zhuǎn)換到頻域，將所有不必要的頻率設(shè)置為 0，然后轉(zhuǎn)換回時(shí)域。接下來(lái)，我們找到峰值來(lái)計(jì)算 HR，然后以滾動(dòng)的方式繪制圖表。

import numpy as np 
import pyaudio as pa 
import struct 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.signal import decimate, find_peaks

CHUNK = 4410 #.1 second
FORMAT = pa.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100 # in Hz
fstep = RATE/CHUNK
p = pa.PyAudio()

values = []
dsf=44 #down sample factor
rds=RATE/dsf #down sampled rate

stream = p.open(
    format = FORMAT,
    channels = CHANNELS,
    rate = RATE,
    input_device_index=3, #adjust based on input
    input=True,
    frames_per_buffer=CHUNK
)

#set up graph
fig,ax = plt.subplots(1)
x = np.arange(0,2*CHUNK,2)
line, = ax.plot(x, np.random.rand(CHUNK))
ax.set_ylim(-100,100) 
ax.set_xlim(0,2500) 
text = ax.text(0.05, 0.95, str(0), transform=ax.transAxes, fontsize=14,
       verticalalignment='top')
fig.show()

def getFiltered(x,hp=1,lp=41): #this sets the unneeded freqs to 0

    fft=np.fft.fft(x)
    hptrim=len(fft)/RATE*hp
    lptrim=len(fft)/RATE*lp
    fft[int(lptrim):-int(lptrim)]=0 
    fft[0:int(hptrim)]=0 
    return np.real(np.fft.ifft(fft))

def getHR(x): 

    pdis = int(0.6 * rds) #minimum distance between peaks. stops rapid triggering. also caps max hr, so adjust
    peaks, _ = find_peaks(x, distance=pdis, height=0.1)
    intervals = np.diff(peaks)/rds # in seconds
    hr = 60 / intervals # in BPM
    return peaks,round(np.mean(hr),0) #peaks,avg hr

while 1:
    data = stream.read(CHUNK)
    dataInt = struct.unpack(str(CHUNK) + 'h', data)

    filtered=getFiltered(dataInt) #filter (working with full chunk)
    dsed=decimate(filtered, 44) #down sample (turns chunk into ds chunk)
    values=np.concatenate((values,dsed)) #puts the chunks into an array
    peaks,hr = getHR(values*-1) # gets the peaks and determins avg HR. 

    text.set_text(str(hr))
    line.set_xdata(np.arange(len(values))) 
    line.set_ydata(values*-10) #the negative is bc it comes in upside down with my set up. the *10 is just for fun
    ax.set_xlim(max(0,len(values)-2500),len(values)) #keep the graph scrolling
    vlines = ax.vlines(peaks,ymin=-100,ymax=100,colors='red', linestyles='dashed') # pop some lines at the peaks 

    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()
    vlines.remove()

    if len(values)>10000: #keeps the array managably sized, and graph scrolling pretty
        values=values[5000:] #5 seconds @ ~1000 sr.

筆記
保持電纜不動(dòng) - 您可能需要在運(yùn)動(dòng)后等待幾秒鐘才能獲得準(zhǔn)確的心率。我對(duì)照我的 Garmin 手表檢查了它，它始終返回相似的值。

輸出

免責(zé)聲明
請(qǐng)記住，從技術(shù)上講，您正在使您的身體成為電路的一部分。電纜連接到連接到計(jì)算機(jī)的接口，該計(jì)算機(jī)連接到墻壁電源插座...嘗試此操作需要您自擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。我不是專家 - 我只是喜歡擺弄東西，并想分享。

后續(xù)步驟
這種方法對(duì)于清楚地看到心電圖信號(hào)的所有不同部分來(lái)說(shuō)并不能很好地發(fā)揮作用。電極非常磨損，我只做了最低限度的過(guò)濾。

它在檢測(cè)肌電圖等較小信號(hào)方面也表現(xiàn)不佳。

從這里您可以在軟件方面進(jìn)行更深入的挖掘并使用其他濾波器，或者創(chuàng)建實(shí)際的電路并使用真實(shí)的電極。用于此類物品的一袋電極在亞馬遜上非常便宜（注意，粘合劑很煩人）。對(duì)于電路，我嘗試了幾種不同的配置 - 我發(fā)現(xiàn)最簡(jiǎn)單/最適合我的是使用 JFET 運(yùn)算放大器的簡(jiǎn)單儀表放大器電路（放在面包板上）。 3個(gè)電極，只需查一下圖表即可知道放置位置。如果您使用 ADC 的音頻接口，此處的代碼應(yīng)與設(shè)置的 3 電極面包板配合使用（可能需要調(diào)整增益）

為什么
這個(gè)迷你項(xiàng)目的靈感來(lái)自于拿著吉他線在 DAW 中使用 EQ 插件時(shí)的感受。

以上是簡(jiǎn)單的DIY心率監(jiān)測(cè)心電圖顯示的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！