Ich werde verborgene Informationen aus Zeitreihen-Spektraldaten extrahieren

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Datenverarbeitung

Meine Arbeit konzentriert sich auf ein spezielles Strukturelement: Ob ein Signal zwei deutlich getrennte Frequenzspitzen enthält, die durch ein Tal getrennt sind. Standardmethoden — Leistungsspektrum,...
Über diesen Service

Ich biete professionelle Zeitreihen- und Spektralsignalanalyse für akademische und industrielle Forschung an.

Unterstützte Datentypen: Gravitationswellen-Dehnungsdaten Vibrations- / Lager-Sensordaten Hydrologische & Klimazeitreihen EEG- und physiologische Signale Andere kontinuierliche Sensordaten

Ich verwende ein benutzerdefiniertes Anker-Score-Nichtlinear-Framework, um versteckte Merkmale, Zustandsübergänge und anomale Muster in Signalen zu erkennen. Die Ergebnisse umfassen statistische Kennzahlen, annotierte Spektraldiagramme und lesbare Analyseberichte.

Wichtiger Hinweis: Kein Quellcode oder Rohskripte werden geliefert. Nur Analyseergebnisse, Diagramme und schriftliche Interpretationen.

Bitte sende vor deiner Bestellung eine kurze Probe deiner Daten, um die Kompatibilität zu prüfen.

Technologie:

Jupyter-Notizbuch

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Pandas

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RStudio

Analyse-Typ:

Quantitative Analyse

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statistische Analyse

Expertise:

Algorithmen

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Wahrscheinlichkeit

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Ausreißererkennung

Programmiersprache:

Python

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