基于 Python 的脉搏波数据项目，挺适合想搞点生物信号的朋友。它不光教你怎么导入和清洗数据，还一步步带你用NumPy和Pandas搞预，用matplotlib画图，再用机器学习做分类预测。脉搏波信号的心率、PTT、频域全都有覆盖，代码也蛮清晰的，新手也能上手。

脉搏波的其实就是看心跳节奏、血管弹性这些东西。像是你想知道一个人血压变化快不快，或者有没有心律不齐，就有用。数据可以是CSV、Excel格式，导进去清洗下，画几个图，你就能看到波形里的一些小秘密。

比较有意思的是它还用到了频域，用傅里叶变换把脉搏波转换一下，能看到不同时频成分，挺像音乐里频谱那一套。如果你搞过音频，这块会觉得蛮亲切。

机器学习部分也简单实用，比如用随机森林判断有没有异常波形，或者用LSTM时间趋势——适合做点健康预测啥的。如果你在做类似的项目，这套东西能省不少调试时间。

哦对了，里面有提到一些库文档不太细，可以参考这几篇：

如果你刚好在折腾健康类设备的信号，或者想把 Python 用在临床数据上，这个资源真的还挺值的。