目標(biāo)
このミニプロジェクト/チュートリアルの目標(biāo)は、最小限のコンポーネントで非常にシンプルな HR モニターとスクロールする ECG ディスプレイを作成することです。

要件:

• Python
• オーディオインターフェース
• 1/4 インチ ケーブル/ギター ケーブル/楽器ケーブル (オーディオ インターフェース経由でコンピューターに接続するだけです)

クイック背景

心臓の筋肉は電気信號(hào)を生成します。それらの信號(hào)の一部は皮膚の表面で検出できます。

表面電極を使用してこれらの信號(hào)を拾うことができます。問題は、皮膚上の電気信號(hào)はこれだけではないということです。ありがたいことに、私たちが確認(rèn)したい信號(hào)のほとんどは 1 ～ 40Hz 付近に限定されています。

プロセス

電極として機(jī)能する 1/4 インチ ケーブルを取り出し、心臓付近の皮膚に差し込みます。次に、USB オーディオ インターフェイスを使用してアナログ信號(hào)を増幅し、デジタルに変換します。最後にPythonでフィルタリングして表示します。

ステップ

ステップ 1: 1/4 インチ ケーブルには、スリーブと先端の 2 つの部分があります。両方の部分が皮膚に接觸する必要があります。スリーブを手で持ち、先端に押し當(dāng)てるだけです。胸部の左側(cè)/胸郭の上部 (ケーブルによってはさらに多くのチャンネルがある場(chǎng)合がありますが、すべてのチャンネルが接続されていることを確認(rèn)してから開始してください)。

ステップ 2: 以下のコードを?qū)g行します。 input_device_index 行がオーディオ インターフェイスを指していることを必ず確認(rèn)してください。私たちが行っていることは、受信オーディオのチャンクを取得し、fft を使用して周波數(shù)ドメインに変換し、すべての不要な周波數(shù)を 0 に設(shè)定してから、時(shí)間ドメインに変換し直すことです。次に、心拍數(shù)を計(jì)算するためのピークを見つけて、スクロールする方法でグラフを作成します。

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.

メモ ケーブルを動(dòng)かさないでください。正確な心拍數(shù)を取得するには、移動(dòng)後數(shù)秒待つ必要がある場(chǎng)合があります。ガーミン ウォッチと照合して確認(rèn)したところ、一貫して同様の値が返されました。

出力

免責(zé)事項(xiàng) 技術(shù)的には
あなたの體を回路の一部にしていることを覚えておいてください。ケーブルは、壁の電源コンセントに接続されているコンピュータに接続されているインターフェイスに接続されています...これはご自身の責(zé)任で試してください。私は専門家ではありません。ただいろいろなものをいじって楽しむのが好きなので、共有したいと思っています。

次のステップ この方法は、ECG 信號(hào)のさまざまな部分をすべて明確に表示するにはあまりうまく機(jī)能しません。電極はかなり擦り傷があり、最低限のフィルタリングを行いました。

EMG のような小さな信號(hào)の検出もうまくいきません。

ここから、ソフトウェア側(cè)をさらに深く掘り下げて追加のフィルターを試したり、実際の回路を作成して実際の電極を使用したりできます。この種の電極の袋はアマゾンでかなり安いです (接著剤が面倒なので注意してください)?；芈筏摔膜い皮稀ⅳい膜萎悿胜霕?gòu)成を試しましたが、私にとって最も簡単で最もうまく機(jī)能したのは、JFET オペアンプを使用した単純な計(jì)裝アンプ回路でした (ブレッドボード上に組み立てられました)。 3 つの電極。どこに配置するかは図を參照してください。 ADC にオーディオ インターフェイスを使用する場(chǎng)合、ここのコードは 3 電極ブレッドボードのセットアップで動(dòng)作するはずです (ゲインの調(diào)整が必要な場(chǎng)合があります)

なぜ このミニプロジェクトのインスピレーションは、ギター ケーブルを持ちながら DAW の EQ プラグインをいじっているときに生まれました。

以上がシンプルなDIY HRモニターECGディスプレイの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。