Question

我正在尝试将在日记中找到的公式应用于数据集。

为快速给出公式的背景/上下文，将其应用于心率数据的时间序列。心率时间序列中的每个数据点代表30个收集的测量值的平均值。 R（k）的值用于催眠图中，并计算为：

https://i.imgur.com/a/B8lVaeY

其中每1分钟（从记录的第一分钟开始到最后一个记录结束）的离散时间定义为k，“ Hk + i前者”和“ Hk + i后者”是心率值从前30秒和后30秒的时间间隔（k + i）开始，i表示大小为2q的窗口内的移动（移动平均值）。 q是一个实验值，假设q = 5。

我知道公式中发生了什么，但是正在努力将这些数学应用于numpy数组。

Answer 1

该公式表示在H_former和H_latter之间的绝对差上的移动平均线。

如果您不介意熊猫，请举一个例子：

import numpy as np
import pandas as pd

# H_diff = H_former - H_latter
H_diff = np.arange(10, dtype=int)
# H_diff = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
q = 2

# this line actually computes the MA
R = pd.Series(H_diff).abs().rolling(2*q+1, center=True).mean().values
# now R = array([nan, nan,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7., nan, nan])

如果您只喜欢使用numpy，则此问题有一个示例：How to calculate moving average using NumPy?

将sigma公式转换为python数据集

1 个答案: