如何在Python中读取.mat文件并绘制ECG心电信号？

你加载得到的.mat文件返回值是Python字典格式，真实心电信号存储在键为val的numpy数组中，按以下步骤处理即可完成绘制。

1. 提取有效信号数据 #

loadmat返回的val数组是形状为(1, 信号总长度)的二维数组，需要先压缩为一维数组才能用于绘图：

# 提取心电数据，去除长度为1的冗余维度
ecg_signal = ecg['val'].squeeze()

2. 生成时间轴（推荐） #

如果知道数据对应的采样率（临床常用ECG采样率多为500Hz，即每秒采集500个信号点，可根据自己数据集实际值替换），可以生成秒为单位的时间轴作为横坐标，比直接用采样点序号更直观：

# 替换为你的数据实际采样率
fs = 500
# 生成每个采样点对应的时间序列，单位为秒
t = np.arange(len(ecg_signal)) / fs

如果暂时不确定采样率，可以跳过这步，直接用采样点序号作为横坐标绘图即可。

3. 绘图实现 #

你已经提前导入了matplotlib和专用的ecg_plot库，两种绘图方式都可以选择：

方式一：matplotlib快速绘制通用波形图 #

plt.figure(figsize=(12, 4))
# 配置了时间轴就传入t作为x参数，没配置就直接传入ecg_signal
plt.plot(t, ecg_signal, linewidth=0.7)
plt.title('ECG心电信号波形')
plt.xlabel('时间（s）')
plt.ylabel('信号幅值')
plt.grid(alpha=0.3, linestyle='--')
plt.tight_layout()
plt.show()

方式二：ecg_plot绘制临床标准样式ECG #

ecg_plot默认适配多导联ECG格式，单导联数据需要调整输入形状：

# 把一维信号调整为(导联数, 信号长度)的二维格式适配接口要求
ecg_1lead = ecg_signal.reshape(1, -1)
ecg_plot.plot(ecg_1lead, sample_rate=fs, title='单导联ECG')
ecg_plot.show()

注意事项 #

• 你代码中写的from scipy.misc import electrocardiogram是scipy自带的公开示例ECG数据，和你自己加载的本地.mat文件无关，不需要的话可以直接删除这行导入，避免数据混淆。
• 如果绘出的波形幅值、时间尺度不对，优先检查采样率fs的取值是否和你所用数据集的标注一致。

完整可运行参考代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import ecg_plot
import scipy.io as sio
import numpy as np

# 加载mat文件
ecg_dict = sio.loadmat('/content/hc001.mat')
# 提取一维心电信号
ecg_signal = ecg_dict['val'].squeeze()
# 配置采样率
fs = 500
t = np.arange(len(ecg_signal)) / fs

# matplotlib绘图
plt.figure(figsize=(15, 4))
plt.plot(t, ecg_signal, color='#2c7fb8', linewidth=0.8)
plt.title('单导联ECG心电信号')
plt.xlabel('时间（秒）')
plt.ylabel('幅值')
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 如需用ecg_plot绘制专业样式，取消下面两行注释即可
# ecg_plot.plot(ecg_signal.reshape(1, -1), sample_rate=fs, lead_index=['I'])
# ecg_plot.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shiva