我正在尝试使用NymiBand提供的ECG数据流来计算用户心率。我目前的方法是通过NymiBandsECG流获取10秒的ECG数据样本，检查心跳并乘以6以获得BPM。通过从当前值中减去前一个值并将其存储为一个列表，我得到了一个非常准确的心电图流图。问题是我很难准确确定心跳实际发生的时间。我的猜测是我需要先应用某种形式的过滤器，以确保“噪音”不会对读数产生负面影响。所以这是我的问题:是否有一种更清晰、更准确的方法来分析可能的心跳数据？或者我怎样才能正确过滤数据以消除“噪音”？编辑1(代码和示例数据):-第一种方法:我使用了Chauvenet标准的变体来尝试捕捉异常值，这将代表心跳。但是，