심박1 [예제] Fitbit 심박 데이터로 Detrended flucatuation analysis (DFA) 해보기 with python 데이터에 트렌드가 올라타버리는 non-stationary data에서 Long-memory 효과, 그러니까 multi-scale에서의 작동 메커니즘을 분석하기에 유용한 방법으로써 Detrended fluctuation analysis(DFA)가 있다. 관련해서 개념을 정리하는 글을 몇일 전에 썼는데, 마침 1년 가까이 모아온 심박 데이터가 있어 DFA를 직접 해봤다. 심박과 관련해서 DFA를 적용한 분석은 다음 논문이 원류인 것으로 보인다. Peng, C. K., Havlin, S., Stanley, H. E., & Goldberger, A. L. (1995). Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary hea.. 2023. 7. 20. 이전 1 다음
