bio_module

# 多信号集成 (Bio 模块) ## 概述 Bio 模块提供了用于同时处理和分析多种生理信号的统一函数。它作为一个包装器，协调特定信号的处理函数并实现集成的多模态分析。 ## 多信号处理 ### bio_process() 通过单次函数调用同时处理多种生理信号。 python bio_signals, bio_info = nk.bio_process(ecg=None, rsp=None, eda=None, emg=None, ppg=None, eog=None, sampling_rate=1000) **参数：** - `ecg`: ECG 信号数组（可选） - `rsp`: 呼吸信号数组（可选） - `eda`: EDA 信号数组（可选） - `emg`: EMG 信号数组（可选） - `ppg`: PPG 信号数组（可选） - `eog`: EOG 信号数组（可选） - `sampling_rate`: 采样率（Hz，必须在各信号间保持一致或为每个信号指定） **返回值：** - `bio_signals`: 包含所有已处理信号的统一 DataFrame，列包括： - 信号特定特征（例如 `ECG_Clean`, `ECG_Rate`, `EDA_Phasic`, `RSP_Rate`） - 所有检测到的事件/峰值 - 派生指标 - `bio_info`: 包含信号特定信息（峰值位置、参数）的字典 **示例：** python # 同时处理 ECG、呼吸和 EDA bio_signals, bio_info = nk.bio_process( ecg=ecg_signal, rsp=rsp_signal, eda=eda_signal, sampling_rate=1000 ) # 访问已处理信号 ecg_clean = bio_signals['ECG_Clean'] rsp_rate = bio_signals['RSP_Rate'] eda_phasic = bio_signals['EDA_Phasic'] # 访问检测到的峰值 ecg_peaks = bio_info['ECG']['ECG_R_Peaks'] rsp_peaks = bio_info['RSP']['RSP_Peaks'] **内部工作流：** 1. 每个信号由其专门的处理函数处理： - `ecg_process()` 用于 ECG - `rsp_process()` 用于呼吸 - `eda_process()` 用于 EDA - `emg_process()` 用于 EMG - `ppg_process()` 用于 PPG - `eog_process()` 用于 EOG 2. 结果合并为统一的 DataFrame 3. 计算跨信号特征（例如，如果同时存在 ECG 和 RSP，则计算 RSA） **优势：** - 简化多模态记录的 API - 所有信号的统一时间基准 - 自动计算跨信号特征 - 一致的输出格式 ## 多信号分析 ### bio_analyze() 对已处理的多模态信号进行全面分析。 python bio_results = nk.bio_analyze(bio_signals, sampling_rate=1000) **参数：** - `bio_signals`: DataFr