qrs detection learning parameters, 'Failed to find * beats during learning'
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- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 853
- Forks
- 322
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
I am having problems with the xqrs class.
I have to work with 1000 Hz real ecg signals.
I would like to know why can't the qrs detection learn initial signal parameters.
In my linked jupyter notebook (had to clear plot outputs of size problems), the function fails to learn on a generated perfect 1000 Hz signal and the interpolated 360 Hz version of it, yet the learning works on the interpolated 360 Hz version of the noisy signal but fails on the 1000 Hz version with wrong output.
When I tried to figure it out in the source code, it seemed like when the finding of beats happen, the ricker wavelet gets compared to wrong sample sized signal, so the wavelet might not be scaled up well.
( I might be completly wrong here)
Thanks for any help!
my representation of the issue:
MWE notebook
data for the example:
clear ecg data
noisy ecg data
Guide de contribution
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Par où commencer
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Piste de recherche
Commencez par le wfdb_qrs_detection.ipynb lié et exécutez ses exemples xqrs sur les données ECG claires et bruitées, à la fois à 1000 Hz et à 360 Hz. Suivez le chemin de l’apprentissage et de la détection des battements, puis comparez les tailles d’échantillon utilisées par la Ricker wavelet et le signal ; le travail est terminé lorsque l’échec et le résultat incorrect à 1000 Hz sont expliqués ou couverts par un correctif reproductible.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- jupyter-notebook, python
- Domaine
- bioinformatics
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 35/100