ECG信号处理相关的开源Python库

1. NeuroKit2

详细信息，可以查看具体文档，文档地址

安装方法：

conda install neurokit2
# 或者
pip install neurokit2

该库提供了一些比较有用的ECG处理方向：

1. 基于ECG信号的呼吸分析
2. 呼吸率变异分析
3. 心率变异分析
4. P，Q，S，T的定位
5. 输出模拟信号：ECG，RSP，EMG和EDA

2. hrv

该库主要针对心率变异性分析，具体可查看文档，[文档地址](Welcome to hrv’s documentation! — hrv 0.2.8 documentation)

安装方法

pip install hrv

该库所包含的分析有：

1. RR间隔的基本统计：均值、方差等

2. RR间隔的可视化

3. RR间隔的异常值剔除和去趋势

4. RR间隔序列的特征提取：时域、频域和非线性

3. heartpy

该库提供了处理以下几种信号的方法：来自智能手表和智能手环的常规PPG信号和常规（或含噪）ECG信号，具体可查看文档，文档地址

安装方法：

pip install heartpy

提供了一些Jupyter notebook的例子：

• 1. Analysing a PPG signal, a notebook for starting out with HeartPy using built-in examples.
• 2. Analysing an ECG signal, a notebook for working with HeartPy and typical ECG data.
• 3. Analysing smartwatch data, a notebook on analysing low resolution PPG data from a smartwatch.
• 4. Analysing smart ring data, a notebook on analysing smart ring PPG data.
• 5. Analysing noisy ECG data, an advanced notebook on working with very noisy ECG data, using data from the MIT-BIH noise stress test dataset.
• 6. Colorblind mode - How To and Styles