同步采集的心电与光电容积脉搏波信号数据集
该数据集同步采集ECG和PPG信号，含148名受试者在三种运动状态下的444条生理记录和148个参考值，包括双波长PPG、1导联ECG与袖带血压
基本信息
资源简介
同步采集的心电与光电容积脉搏波信号数据集
A dataset of simultaneous collected ECG and PPG signals
该数据集同步采集ECG和PPG信号，含148名受试者在三种运动状态下的444条生理记录和148个参考值，包括双波长PPG、1导联ECG与袖带血压。数据分原始与过滤文件夹，原始文件含ECG_I、PPG_RED、PPG_IR及250 Hz采样率。采集获知情同意和机构医学伦理批准，支持无袖带血压估计、PPG分析、ECG信号PPG重建及心血管监测技术开发（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-03-03。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含来自148名受试者在三种不同运动状态下的444条生理记录和148个参考值（同步采集的双波长PPG信号、1导联ECG信号和袖带血压值）。该数据集旨在支持无袖带血压估计、PPG信号分析、ECG信号的PPG信号重建，以及可穿戴设备中可穿戴健康技术的稳健性和心血管监测技术的开发。所有数据均在获得知情同意并取得机构医学伦理批准后采集。 information.csv记录了所有受试者的基本信息，包括唯一识别ID、年龄、性别、身高、体重、SBP、DBP和HR。该数据集由两个文件夹组成。Raw_Data文件夹包含以csv格式采集的原始数据文件。每个文件包括四个信号段。第一列标记为ECG_I，存储原始ECG信号。第二列标记为PPG_RED，存储以红光测量的原始PPG信号。第三列标记为PPG_IR，存储以红外光测量的原始PPG信号。第四列是一个标记为{'Hz': 250}的字符串；它不包含信号数据，仅记录采样率。注意，Raw_Data文件夹中的文件记录时长超过180 s，样本数超过45,000。 Filtered_Data文件夹中的文件是由自行开发的上位机软件导出的csv文件。每个文件包含五个信号段。第1列ECG_I_Filtered存储滤波后的ECG信号。第2列ECG_I_mv存储转换为毫伏的ECG信号，为浮点型。第3列PPG_RED_Filtered存储滤波后的红光PPG信号，为浮点型。第4列PPG_IR_Filtered存储滤波后的红外PPG信号，为浮点型。第5列存储采样率和ECG电压转换公式。注意，由于测量期间使用的设备，Filtered_Data文件夹中部分受试者的滤波数据少于180 s（少于45,000个样本）。在Raw_Data和Filtered_Data两个文件夹中，文件名均遵循000_x格式，其中“000”表示受试者ID，“x”表示采集期间受试者的状态；“x”取…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 645.72 MB。数据集 DOI：10.17632/pz2zzr8vhm.1。
【主题与分类】
主题标签：心电信号、脉搏波信号、多模态生理、血压估计、信号重构、可穿戴监测、心血管疾病、循环系统。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/pz2zzr8vhm
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/pz2zzr8vhm
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 645.7 MB。
数据说明
Shiyong Li (2026)。同步采集的 ECG 和 PPG 信号数据集 [数据集]。http://doi.org/10.17632/pz2zzr8vhm.1
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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