nishimura5/lorenz-plot

time series data → lorenz-plot → standard deviation

lp_proc.py

time series data → lorenz-plot → standard deviation

心拍RRIのローレンツプロット(LP)によってRRIのゆらぎを評価することができると言われています。 lp_proc.pyは、RRIが記録されたTXTファイルを入力に受け、LPを実行するスクリプトです。 sample.pyを実行するとrr-2019-04-23_10-53-52.txtの中身のRRIのLPを散布図で表示したのち、45°傾けて原点からの平均値の距離、x軸方向の標準偏差、y軸方向の標準偏差を計算します。

Output Image

API

init(self, rri_arr, plot_size=3)

Parameters:

rri_arr : array_like RRIのデータ、rri_arr[nデータ(X軸)][n+1データ(Y軸)]

plot_size : int プロットの点の大きさ

calc_ellipse(self)

ローレンツプロットの結果得られる楕円面積と楕円重心の距離を計算

Returns:

ellipse : list 面積Sと重心距離mean

set_font(self, font_path)

グラフのタイトルに日本語を使用したい場合等、任意フォントをファイルパスで設定

Parameters:

font_path : str フォントファイルのパス(Tips:たいていのフォントファイルは C:\Windows\Fontsフォルダにあります)

draw_lp_scatter(self, fig_title)

ローレンツプロットの結果グラフを生成(このメソッドを読んだだけでは何も起こりません、write()メソッドでファイル出力してください)

Parameters:

fig_title : str グラフのタイトル)

write(self, file_path)

グラフをファイル出力

Parameters:

file_path : str 出力ファイル名

polar_rri.py

rr-2019-04-23_10-53-52.txtのフォーマットは、Polar製V800によって記録されPolarFlowによってエクスポートされたRR間隔データのファイルです。 半角スペースをデリミタとして左側は計測開始時刻を00:00とした受信時刻、右側がRRIとなっています。

API

init(self, file_path)

ファイルを読み込みRRI[ms]を記録。

Parameters:

file_path : str 入力ファイルパス。ファイル名はrr-YYYY-MM-DD_hh_mm_ss.txtとなっております。

plot_rri(self)

時系列グラフを描画

del_outliers(self, thresh_min, thresh_max)

指定した値を外れ値としてデータから除外

Parameters:

thresh_min : int 閾値(最小値)

thresh_max : int 閾値(最大値)

get_rri_df(self)

データの取得

Returns:

rri_df : DataFrame