Import heartpy as hp hrdata = hp get data('data csv') Oldindan ishlov berish import heartpy as hp

>>> filtered = filter_signal(data, cutoff = [0.75, 3.5], sample_rate = 100.0, 
... order = 3, filtertype='bandpass') 
>>> print(np.around(filtered[0:6], 3)) 
[-12.012 -23.159 -34.261 -45.12 -55.541 -65.336] 
"Notch" filtr turi ham mavjud (qarang: remove_baseline_wander). 
>>> filtered = filter_signal(data, cutoff = 0.05, sample_rate = 100.0, filtertype='notch') 
Nihoyat, biz return_top bayrog'idan faqat noldan yuqori bo'lgan amplitutaga ega bo'lgan filtr javobini qaytarish uchun foydalanishimiz mumkin. Bizni faqat cho'qqilar qiziqtiradi va ba'zida bu cho'qqilarni bashorat qilishni yaxshilashi mumkin: 
>>> filtered = filter_signal(data, cutoff = [0.75, 3.5], sample_rate = 100.0, 
... order = 3, filtertype='bandpass', return_top = True) 
>>> print(np.around(filtered[48:53], 3)) 
[ 0. 0. 0.409 17.088 35.673] 
heartpy.filtering.hampel_filter( ma'lumotlar , filtr hajmi = 6 )[manba] 
Hampel filtriga asoslangan holda chegaralarni aniqlang 
Hampel filtri asosida o'zgaruvchanlarni aniqlaydigan funktsiya. Filtr ma'lumotlar nuqtasi va uning atrofidagi oltita namunani oladi. Oynaning o'rtacha qiymatidan 3 o'rindan ortiq bo'lgan chegaralarni aniqlang. Qarang: 

Parametrlar:

ma'lumotlar ( 1d massivi yoki ro'yxati ) - filtrlanadigan ma'lumotlarni o'z ichiga olgan massiv yoki ro'yxat  sample_rate ( int yoki float ) - ma'lumotlar namunasi olinadigan namuna tezligi  window_length ( int yoki None ) – savitzky-golay filtri uchun oyna uzunligi parametri, Scipy.signal.savgol_filter hujjatlariga qarang. Toq bo'lishi kerak, agar juft int berilgan bo'lsa, uni notekis qilish uchun bitta qo'shiladi. standart: 0,1 * namunaviy_stavka  polyorder ( int ) - signalga o'rnatilgan polinomning tartibi. Scipy.signal.savgol_filter hujjatlariga qarang. standart: 3