如何使用python中的平均频率提取心电图特征？
How to do features extraction of ECG using mean frequency in python?
你能帮我更正下面这段代码吗？
这里我尝试通过计算平均频率来提取心电图的特征
首先，我用这段代码阅读了音频：
Fs, data = read('ecg_file.wav')
数据输出：
enter image description here
然后，对数据进行 FFT
Y = np.abs(rfft(data))
fft 的输出：
enter image description here
现在，我想应用这个公式，它是平均频率的公式。
enter image description here
从我看过的参考资料来看，M是频率仓的长度。要查找 P，我使用此代码：
power_spectrum = Y**2
而且我仍然对计算 fj 的值感到困惑。
你们能帮忙改一下上面的代码吗？
Numpy 有一个很好的操作，可以从称为 fftfreq 或 rfftfreq 的傅立叶变换中获取频率值，例如您的示例。
import numpy as np
# First get the frequency vector
freq = np.fft.rfftfreq(len(data), Fs)
# Then calculate (weighted) mean
mean_f = np.sum(freq * power_spectrum / np.sum(power_spectrum)) # This should equal to the formula in your image.
您不需要对 numpy 数组进行逐元素乘法。
你能帮我更正下面这段代码吗？
这里我尝试通过计算平均频率来提取心电图的特征
首先，我用这段代码阅读了音频：
Fs, data = read('ecg_file.wav')
数据输出： enter image description here
然后，对数据进行 FFT
Y = np.abs(rfft(data))
fft 的输出： enter image description here
现在，我想应用这个公式，它是平均频率的公式。 enter image description here
从我看过的参考资料来看，M是频率仓的长度。要查找 P，我使用此代码：
power_spectrum = Y**2
而且我仍然对计算 fj 的值感到困惑。 你们能帮忙改一下上面的代码吗？
Numpy 有一个很好的操作，可以从称为 fftfreq 或 rfftfreq 的傅立叶变换中获取频率值，例如您的示例。
import numpy as np
# First get the frequency vector
freq = np.fft.rfftfreq(len(data), Fs)
# Then calculate (weighted) mean
mean_f = np.sum(freq * power_spectrum / np.sum(power_spectrum)) # This should equal to the formula in your image.
您不需要对 numpy 数组进行逐元素乘法。