心率时间序列/MIT-BIH数据库
基于MIT-BIH数据库的心率时间序列数据，用于心脏疾病研究。
基本信息
资源简介
心率时间序列/MIT-BIH数据库
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart rate time series / MIT-BIH Database》。源站首次发布：2021-03-05。
【数据内容】
源站原始描述：**T1 and T2 series** Each series contains 1800 evenly-spaced measurements of instantaneous heart rate from a single subject. The two subjects were engaged in comparable activities for the duration of each series. The measurements (in units of beats per minute) occur at 0.5 second intervals, so that the length of each series is exactly 15 minutes. As can be easily confirmed, the means and standard deviations of the heart rate measurements are nearly identical in the two subjects. Are these series…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 46.37 KB。
【主题与分类】
主题标签：beginner、health conditions、intermediate、heart conditions、healthcare。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/ahmadsaeed1007/heart-rate-time-series-mitbih-database
使用许可：Unknown。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("ahmadsaeed1007/heart-rate-time-series-mitbih-database")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d ahmadsaeed1007/heart-rate-time-series-mitbih-database
unzip heart-rate-time-series-mitbih-database.zip -d heart-rate-time-series-mitbih-database/
数据说明
该数据集包含来自MIT-BIH数据库的心率时间序列数据，由哈佛-麻省理工健康科学与技术学部提供，可用于心脏疾病分析和研究，数据模态为时间序列。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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