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基于neurokit2的呼吸仿真数据生成实例解析

article 2025/1/3 11:12:26

一概念

NeuroKit2是一个开源的、社区驱动的、以用户为中心的Python库，可用于多种生理信号的分析处理（例如ECG、PPG、EDA、EMG、RSP），还包括用于特定处理步骤（如频率）的工具提取和过滤方法，并在易用性和参数微调之间进行权衡。其目标是提高神经生理学研究的透明度和再现性，并促进探索和创新，它的设计理念以用户体验和对新手和高级用户的可用性为中心。笔者团队在生理信号领域做了一些产品。期间用到了数据分析，这里就做了一些研究。

二实例解析

1.这里给出了三种生成呼吸的方式。仅供参考：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# Load NeuroKit and other useful packages
import neurokit2 as nk
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#%matplotlib inline

# Simulate
rsp15_sim = nk.rsp_simulate(duration=20, respiratory_rate=15, method="sinusoidal")
rsp15_com = nk.rsp_simulate(duration=20, respiratory_rate=15, method="breathmetrics")
rsp7 = nk.rsp_simulate(duration=20, respiratory_rate=7, method="breathmetrics")

# Visualize respiration rate
rsp_df = pd.DataFrame({"RSP7": rsp7,
                       "RSP15_simple": rsp15_sim,
                       "RSP15_complex": rsp15_com})
nk.signal_plot(rsp_df, subplots=True)

plt.show()

2.代码比较简单，就不做赘述了。下面上结果展示：