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import scipy.io as sio
from scipy import signal
import torch
from torch import tensor,nn
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import models
from torchvision import datasets,transforms
from PIL import Image
from torch.nn import functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as Data
import os
import numpy as np
from scipy import signal
import pywt
#传入完整信号，返回保存波峰list
def extPeak(signal):
flag=0
temp=signal[1]
top=[]
maxpoint=max(temp)
thre=maxpoint/4*2.6
if maxpoint<0.3:
thre=0.15
for n in range(5000):
if temp[n]>thre:
if len(top)==0:
top.append(n)
else:
if (n-top[len(top)-1])>50:
top.append(n)
elif temp[n]>temp[top[len(top)-1]]:
top[len(top)-1]=n
if len(top)<5:
temp=signal[3]
top=[]
for n in range(5000):
if temp[n]>thre:
if len(top)==0:
top.append(n)
else:
if (n-top[len(top)-1])>50:
top.append(n)
elif temp[n]>temp[top[len(top)-1]]:
top[len(top)-1]=n
return top
#传入某一行的心电信号
#注意python和matlab不一样，python包头不包尾
def extractFeawave(rawecg,top=[]):
b,a=signal.butter(6,[0.008,0.4],'bandpass')
ecg=signal.filtfilt(b,a,rawecg)
if len(top)>7:
fea1=ecg[top[4]-79:top[4]+1121]
fea2=ecg[top[4]-149:top[4]+1050]
fea3=ecg[top[5]-149:top[5]+1050]
fea4=ecg[top[3]-149:top[3]+1050]
fea5=ecg[top[5]-79:top[5]+1120]
fea6=ecg[top[3]-79:top[3]+1120]
fea7=ecg[top[3]+1:top[3]+1200]
fea8=ecg[top[5]+1:top[5]+1200]
fea9=ecg[top[4]+1:top[4]+1200]
else:
fea1=ecg[501:1700]
fea2=ecg[901:2100]
fea3=ecg[1301:2500]
fea4=ecg[1701:2900]
fea5=ecg[2101:3300]
fea6=ecg[2501:3700]
fea7=ecg[2901:4100]
fea8=ecg[3401:4600]
fea9=ecg[3801:5000]
return fea1,fea2,fea3,fea4,fea5,fea6,fea7,fea8,fea9
#传入特征波，直接返回转换后np格式的图片
def ecgcwt(feawave):
#transform
tran=transforms.Resize((448,448))
coef, freqs=pywt.cwt(feawave,np.arange(5,250),'gaus4')
im=Image.fromarray(coef)
im=tran(im)
pic=np.array(im)
return pic
#模型
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self,inchannel,outchannel,stride=1,shortcut=None):
super(ResidualBlock,self).__init__()
self.left=nn.Sequential(
nn.Conv2d(inchannel,outchannel,3,stride,1,bias=False),
nn.BatchNorm2d(outchannel),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(outchannel,outchannel,3,1,1,bias=False),
nn.BatchNorm2d(outchannel)
)
self.right=shortcut
def forward(self,x):
out=self.left(x)
residual=x if self.right is None else self.right(x)
out+=residual
return F.relu(out)
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self,num_classes=2):
super(ResNet,self).__init__()
self.pre1=nn.Conv2d(1,64,7,2,3,bias=False)
self.pre2=nn.BatchNorm2d(64)
self.pre3=nn.ReLU(inplace=True)
self.pre4=nn.MaxPool2d(3,2,1)
self.layer1=self._make_layer(64,64,3)
self.layer2=self._make_layer(64,128,4,stride=2)
self.layer3=self._make_layer(128,256,6,stride=2)
self.layer4=self._make_layer(256,512,3,stride=2)
self.fc1=nn.Linear(512,80)
self.fc2=nn.Linear(80,num_classes)
def _make_layer(self,inchannel,outchannel,bloch_num,stride=1):
shortcut=nn.Sequential(
nn.Conv2d(inchannel,outchannel,1,stride,bias=False),
nn.BatchNorm2d(outchannel)
)
layers=[]
layers.append(ResidualBlock(inchannel,outchannel,stride,shortcut))
for i in range(1,bloch_num):
layers.append(ResidualBlock(outchannel,outchannel))
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self,x):
x=self.pre1(x)
x=self.pre2(x)
x=self.pre3(x)
x=self.pre4(x)
x=self.layer1(x)
x=self.layer2(x)
x=self.layer3(x)
x=self.layer4(x)
x=F.avg_pool2d(x,14)
x=x.view(x.size(0),-1)
out1=self.fc1(x);
x=F.dropout(out1, p=0.5, training=self.training)
x=self.fc2(x);
return F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
#加载模型
net_a=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_a_gpu.pkl')
net_b=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_b_gpu.pkl')
net_c=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_c_gpu.pkl')
net_d=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_d_gpu.pkl')
net_e=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_e_gpu.pkl')
net_f=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_f_gpu.pkl')
net_g=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_g_gpu.pkl')
net_h=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_h_gpu.pkl')
net_i=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_i_gpu.pkl')
net_j=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_j_gpu.pkl')
net_k=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_k_gpu.pkl')
net_l=torch.load('./Zhang-s-Sisters_GPU/model_l_gpu.pkl')
#transform
tran=transforms.Resize((448,448))
log=open('answers.txt','w')
pathDir = os.listdir('./TEST/')
for childdir in pathDir:
filepath = os.path.join('%s/%s' % ('./TEST/', childdir))#合成文件名
name=childdir[0:7]
log.write(name)
log.write('\t')
print(name)
#读取文件
top=[]
data=sio.loadmat(file_name=filepath)
ecg=data['data']#可获得numpy类型的信号
top=extPeak(ecg)
cls=0
#对每一个特征波分开处理
for i in range(12):
sig=ecg[i]
testdata=[]
tempflag=0
fea_1,fea_2,fea_3,fea_4,fea_5,fea_6,fea_7,fea_8,fea_9=extractFeawave(sig,top)
if i==0:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_a(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==1:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_b(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==2:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_c(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==3:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_d(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==4:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_e(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==5:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_f(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==6:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_g(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==7:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_h(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==8:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_i(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==9:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_j(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
elif i==10:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_k(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
else:
temp=ecgcwt(fea_1)
testdata.append(temp)
testdata=np.array([np.array(testdata)])
temp=ecgcwt(fea_2)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_3)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_4)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_5)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_6)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_7)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_8)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
temp=ecgcwt(fea_9)
testdata=np.concatenate((testdata,np.array([np.array([temp])])),axis=0)
testdata=torch.from_numpy(testdata).type(torch.FloatTensor)
testdata=Variable(testdata).cuda()
test_output= net_l(testdata)
pred_y = torch.max(test_output.cpu(),1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y)
sum=np.sum(pred_y)
print(sum)
if sum>5:
cls=cls+1
print(cls)
if cls>5:
finalcls=1
else:
finalcls=0
print(finalcls)
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