在Python语言中,从特定窗口帧(如15秒)中提取心跳的方法可以通过以下步骤实现:
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav
import scipy.signal as signal
sample_rate, audio_data = wav.read('filename.wav')
其中,'filename.wav'是待处理的音频文件名。
if audio_data.ndim > 1:
audio_data = audio_data[:, 0]
# 去除直流分量
audio_data = audio_data - np.mean(audio_data)
# 应用滤波器
b, a = signal.butter(4, [0.5 / (sample_rate / 2), 5 / (sample_rate / 2)], btype='band')
filtered_data = signal.filtfilt(b, a, audio_data)
window_size = 15 * sample_rate # 15秒的窗口帧大小
num_frames = len(filtered_data) // window_size # 计算窗口帧数量
frames = np.split(filtered_data[:num_frames * window_size], num_frames)
heart_rates = []
for frame in frames:
# 在每个窗口帧中检测心跳
# 这里可以使用心率检测算法,如峰值检测、互相关等
heart_rate = detect_heartbeat(frame)
heart_rates.append(heart_rate)
其中,detect_heartbeat()
是一个自定义的函数,用于在窗口帧中检测心跳。
print(heart_rates)
以上是从特定窗口帧中提取心跳的基本步骤。在实际应用中,可以根据具体需求进行进一步的优化和改进。
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