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

未关闭
#389 0 条评论 0 个 reaction 已指派 0 人 在 GitHub 查看

还没有人认领这个 Issue。

评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
jupyter-notebook, python

调研方向

从链接的 wfdb_qrs_detection.ipynb 开始,在 1000 Hz 和 360 Hz 下分别使用清晰和含噪的 ECG 数据运行其中的 xqrs 示例。跟踪学习和心搏查找路径,然后比较 Ricker wavelet 与信号所使用的样本大小;当失败和错误的 1000 Hz 结果得到解释,或由可复现的修复覆盖时,即视为完成。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

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

主要语言
Jupyter Notebook
星标
853
派生
322
PR 合并指标
30 天内没有已合并 PR

贡献指南

这个仓库没有索引到贡献指南

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request,并在描述里引用这个 Issue 编号。

MIT-LCP/wfdb-python 的其他 Issue

查看 MIT-LCP/wfdb-python 的全部 Issue

把新 issue 发到你的邮箱

精选适合新手参与的 GitHub issue 摘要。