在python中从阵列生成ECG信号

Question

我想分四个班级 我在.mat文件中有8k记录的ECG数据，但我想使用python，所以我将.mat文件数据转换成 数据帧。

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|    Id|label|            features|
+------+-----+--------------------+
|A05439|    0|[-116.0,-123.0,-1...|
|A06392|    0|[260.0,314.0,370....|
|A02894|    1|[109.0,139.0,170....|
|A06027|    0|[-52.0,-64.0,-71....|
|A07682|    0|[25.0,28.0,31.0,3...|
|A02337|    2|[-66.0,-75.0,-84....|
|A06380|    0|[-399.0,-470.0,-5...|
|A05483|    2|[713.0,855.0,1002...|
|A06720|    0|[481.0,571.0,662....|
|A03970|    2|[157.0,190.0,223....|

问题1.在功能集中每个ID有超过9k个元素这会在我直接传递给模型时出现堆内存问题          我也尝试过PCA来降低维度，但它不起作用。

所以现在我正在考虑使用每个ID的阵列创建ECG信号，我将使用该图像进行分类。 如果你有更好的方法请建议。

如何在python中直接将.mat文件转换为ECG信号。？

数据（将在48小时后过期）：

https://expirebox.com/download/9fc80dc3a0b9faab5c09265bddc07f06.html

我想要这样的输出：

如果我的方法有误，请建议好的