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5. R-R Intervals R-R Intervals 계산 numpy.diff 를 이용하여 전후 피크들의 차를 구한다. # rr_peaks 는 샘플의 간격 rr_ecg = np.diff(rr_peaks) # 샘플간격을 초단위로 변환 -> 1간격 = (1000 / 샘플링) rr_ecg = rr_ecg * (1000 / 130) 인터폴레이션함수 정의 ( 주파수 분석을 위해 ) # rr_ecg 는 밀리초 단위 # x 축 = RR간격을 나열(=축적) # 나중에 1초를 4등분(=0.25초)해야 하므로 밀리초를 초로 변환(= 1000 으로 나눔) x_ecg = np.cumsum(rr_ecg) / 1000 # 위의 X축과 RRI값을 Y축으로 하는 인터폴레이션 함수를 선언 f_ecg = interp1d(x_ecg, rr_ecg, kind='cub.. 2024. 1. 7.
numpy 조건에 맞는 값들만 뽑아내기 b > 3 를 만족하는 인덱스를 a 에서 뽑아내기 a = np.array([1,1,1,2,2,2]) b = np.array([4,6,1,8,2,1]) 방법-1 new_a = a[ b > 3 ] 방법-2 new_a = a[ np.where(b>3)[0] ] 2024. 1. 7.
list ( [ , ], [ , ] ... ) 최대, 최소값 구하기 리스트안에 또 다른 리스트나 tuple 이 있을 경우, 어느 한쪽 값의 최대 최소 값을 구하고자 할 때 lambda 를 사용 lists = [ [1, 'A' ], [9, 'B' ], [7, 'C' ], [2, 'D' ] ] # 앞의 숫자의 최소값을 가지는 알파벳 구하기 min_value = min( lists , key=lambda n: n[0])[1] 2024. 1. 7.
2중 in 을 사용하여 리스트 만들기 0 - 10 까지 짝수일 경우 1, 아닐경우 0 의 리스트 생성 import numpy as np ten_list = np.arange(0, 11).tolist() evens = [0, 2, 4, 6, 8, 10] even_list = [1 if x in evens else 0 for x in ten_list] 2024. 1. 6.