ECG ×AI: 机器/深度学习的ECG应用入门（7）

Aiwiscal

Python 代码补充及说明1. 引言

    补充了关于前面ECG算法入门教程的有关机器学习和深度学习的Python版本代码。为了运行效率更快，更易上手，机器学习算法与深度学习算法均使用目前流行的第三方库，而非手动实现。不要觉得这是“调包侠”的可耻行为，因为如果非要“不可耻”地手写一遍，代码的运行效率是远远不如由众多大佬维护的第三方库的。手动实现只适合自己想要锻炼能力的情况，不适合做应用研究的情况。代码均基于Python3.  https://github.com/Aiwiscal/ECG-ML-DL-Algorithm-Python

2. 所需的第三方库

numpy：这不用说，该库是科学计算必备的库，提供了各种矩阵运算及其他高效的操作。http://www.numpy.org/

h5py：用来载入和解码我们在Matlab中存储过的.mat文件，在这里我们用的不多。http://www.h5py.org/

scikit-learn : 经典的机器学习库，包含了各种常见的分类回归模型以及数据预处理等操作。http://scikit-learn.org/stable/

TensorFlow：目前最流行的深度学习框架，由Google开发并维护。https://tensorflow.google.cn/

这些第三方库都有丰富的示例和文档，可参考学习。这里不过多描述。

3. 运行环境

有些同学可能更喜欢Pycharm，不过这里我推荐的是Anaconda下的spyder集成开发环境。安装Anaconda后，一些基础包就自动安装好了，例如上述的numpy。但是像h5py, scikit-learn, TensorFlow这些就得自己安装了，可以借助Anaconda Navigator。具体一些操作方法可自行搜索。Anaconda 网址：https://www.anaconda.com/

说回spyder，安装好Anaconda后就会连带安装spyder IDE，它长得这样：

是不是有一种Matlab的既视感。左边是代码文件，右上角的variable explorer类似于Matlab的workspace，可以查看目前存在的变量。右下角是命令窗口，也是真正运行py文件，并输出信息的地方，只要F5或点击上面任务栏中的三角一下就可以运行当前文件。这些对于原先Matlab的使用者来说是很友好的，而且最关键的是，这个东西不要Licence……

4. 关于代码

开源的Python代码只是涉及到了机器学习和深度学习，至于QRS波检测以及小波特征的提取则没有实现，而是把我们在Matlab中截取的心拍和提取的特征等保存为.mat文件，直接利用h5py和numpy载入并处理。我们前面说过，对于做机器/深度学习来说，Python凭借其完善，开源的第三方支持比Matlab更有优势，这没错，但这个优势也只是对于机器/深度学习来说，对于涉及到数字信号处理的QRS波检测和小波变换来说，则是Matlab的支持更强，而Python在这方面就有点乏善可陈了。所以，我们采取了以上的策略来提高我们的效率。需要用的.mat文件也放到了github上。

5. 小结

这一部分主要是对于Python版本代码的一些必要说明，不涉及算法设计，也不是教怎么用这些库和框架。具体的，可以参见代码中的注释和第三方库有关函数的借口和作用的说明。

祝顺利~~~~~~

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*代码下载：https://github.com/Aiwiscal/ECG-ML-DL-Algorithm-Python