ECG心电信号处理：使用WFDB对MIT-BIH数据集进行读取（Python）

本文的主要内容是详细介绍MIT-BIH心电数据集的读取，主要使用WFDB-python工具进行操作，能够读取心电信号数据到array中，读取annotations以及使用matplotlib绘制相应的心电信号波形，并对record和annotation数据结构进行简单的分析。

声明：本博客的内容来源于各大论文和互联网，其正确性有待考究。目的仅仅为了记录一下本人的学习过程，如果正好也能对你有一点帮助或者发现文中的错误所在，非常欢迎留言交流呀。 

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0 安装WFDB

 github地址为https://github.com/MIT-LCP/wfdb-python

可以直接下载zip包到本地研读一下源码，了解其数据结构。根据其提供的安装教程，直接使用pip安装就行：

 pip install wfdb

耐性等待几分钟，很快就能安装成功。之后便可以进行测试：

import wfdb


# 显示所有的标注格式
wfdb.show_ann_classes()

运行以上代码后，会打印出annotation的后缀以及标注的类型，安装成功。

1 读取record

读取record是使用wfdb的rdrecord函数实现：

# 读取一条记录的心电数据前10000个数据点
record = wfdb.rdrecord('data/MIT-BIH/100', sampfrom=0, sampto=10000, physical=False, channels=[0, 1])

以上示例中，第一个参数是我本地文件的文件地址，整个函数的返回值为一个wfdb中定义的record对象，接下来看一下这个record对象的数据结构。找到刚刚下载的源码，找到record.py文件，该文件中定义的是record类，其申明和初始化如下：

class Record(BaseRecord, _header.HeaderMixin, _signal.SignalMixin):
    def __init__(self, p_signal=None, d_signal=None,
                 e_p_signal=None, e_d_signal=None,
                 record_name=None, n_sig=None,
                 fs=None, counter_freq=None, base_counter=None,
                 sig_len=None, base_time=None, base_date=None,
                 file_name=None, fmt=None, samps_per_frame=None,
                 skew=None, byte_offset=None, adc_gain=None,
                 baseline=None, units=None, adc_res=None,
                 adc_zero=None, init_value=None, checksum=None,
                 block_size=None, sig_name=None, comments=None):
        ...
    ...

这里主要说明几个比较重要经常使用的属性如下（根据我自己的