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qrs detection learning parameters, 'Failed to find * beats during learning'

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主要言語
Jupyter Notebook
スター
853
フォーク
322
PR マージ指標
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説明

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

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

リンクされている wfdb_qrs_detection.ipynb から始め、1000 Hz と 360 Hz の両方で、クリアな ECG データとノイズのある ECG データに対して、その xqrs の例を実行します。学習と拍動検出の経路を追跡し、その後、Ricker wavelet と信号で使用されるサンプルサイズを比較します。1000 Hz での失敗と誤った結果が説明されるか、再現可能な修正で対処されれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
jupyter-notebook, python
領域
bioinformatics
issue の種類
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
35/100

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