We zoeken:
Ik zoek iemand die goed is met Excel, formules en het liefst ook ervarging heeft met data-analyse en ademhalingsfysiologie.
Voor een ademhalingsmeting is er een apparaat die verschillende banden heeft en output.
Doel toepassing:
Doel: 4 seconden inademen en 6 seconden uitademen.
Momenteel zoeken we een directe formule om dit te bereiken. Het lijkt of we nu data hebben die niet echt directe metingen van in- en uitademingstijden bevat. Of ze zijn er wel maar de waarden worden verkeerd weergeven.
Tactiek die we overwegen / waar we hulp bij nodig hebben:
### Stap 1: Bepaal Ademhalingsmomenten
Momenten van inademing en uitademing identificeren met huidige data. Dit kan eventueel indirect via de bewegingsdata (x as, y as, z as). Deze zijn van de band. Een aanname is dat significante veranderingen in deze waarden wijzen op een ademhalingsactie (in- of uitademing).
### Stap 2: Bereken de Tijd tussen Ademhalingen
Je hebt tijd- en datumstempels die je kunt gebruiken om te berekenen hoeveel tijd er verstrijkt tussen opeenvolgende ademhalingsbewegingen.
### Formule Voorstel? Wie kan hiermee helpen?
Zonder directe indicatoren van in- en uitademing in de gegevens, is een specifieke formule moeilijk te definiëren.
Echter, een algemene benadering zou kunnen zijn om de variatie in de assen over tijd te analyseren om pieken (inademing) en dalen (uitademing) te identificeren.
1. *Bereken de Verandering*: Gebruik een formule om de absolute verandering in beweging voor elke as tussen twee opeenvolgende metingen te berekenen. Bijvoorbeeld: =ABS(B2-B1) voor de x-as.
2. *Identificeer Pieken*: Gebruik een drempelwaarde om significante bewegingen te markeren die mogelijk overeenkomen met ademhalingsacties. Dit is experimenteel en vereist afstemming.
Visualisatie Voorstel. Wie kan hiermee helpen?
Een grafiek kan helpen bij het visualiseren van de ademhalingspatronen:
- *Scatter Plot of Lijngrafiek*: Maak een lijngrafiek van de tijd (x-as) tegen de berekende verandering in beweging (y-as) voor elke as. Je kunt dan visueel pieken en dalen identificeren die overeenkomen met ademhalingen.
Beperkingen en Aannames
- Deze benadering vereist experimentatie om de juiste drempelwaarden voor het identificeren van ademhalingsacties vast te stellen.
- De methode is indirect en kan worden beïnvloed door andere bewegingen dan ademhaling.
- Het vereist een gedetailleerd begrip van hoe de bewegingen van de wearable overeenkomen met ademhalingspatronen.
Conclusie
Als je specifieke datastructuren of aanvullende informatie hebt die kan helpen bij het ontwikkelen van een nauwkeurigere formule, laat het me dan weten!
Stuur even een bericht voor de dataset / als je kan helpen.
Budget: XX - XXX
Ik zoek iemand die goed is met Excel, formules en het liefst ook ervarging heeft met data-analyse en ademhalingsfysiologie.
Voor een ademhalingsmeting is er een apparaat die verschillende banden heeft en output.
Doel toepassing:
Doel: 4 seconden inademen en 6 seconden uitademen.
Momenteel zoeken we een directe formule om dit te bereiken. Het lijkt of we nu data hebben die niet echt directe metingen van in- en uitademingstijden bevat. Of ze zijn er wel maar de waarden worden verkeerd weergeven.
Tactiek die we overwegen / waar we hulp bij nodig hebben:
### Stap 1: Bepaal Ademhalingsmomenten
Momenten van inademing en uitademing identificeren met huidige data. Dit kan eventueel indirect via de bewegingsdata (x as, y as, z as). Deze zijn van de band. Een aanname is dat significante veranderingen in deze waarden wijzen op een ademhalingsactie (in- of uitademing).
### Stap 2: Bereken de Tijd tussen Ademhalingen
Je hebt tijd- en datumstempels die je kunt gebruiken om te berekenen hoeveel tijd er verstrijkt tussen opeenvolgende ademhalingsbewegingen.
### Formule Voorstel? Wie kan hiermee helpen?
Zonder directe indicatoren van in- en uitademing in de gegevens, is een specifieke formule moeilijk te definiëren.
Echter, een algemene benadering zou kunnen zijn om de variatie in de assen over tijd te analyseren om pieken (inademing) en dalen (uitademing) te identificeren.
1. *Bereken de Verandering*: Gebruik een formule om de absolute verandering in beweging voor elke as tussen twee opeenvolgende metingen te berekenen. Bijvoorbeeld: =ABS(B2-B1) voor de x-as.
2. *Identificeer Pieken*: Gebruik een drempelwaarde om significante bewegingen te markeren die mogelijk overeenkomen met ademhalingsacties. Dit is experimenteel en vereist afstemming.
Visualisatie Voorstel. Wie kan hiermee helpen?
Een grafiek kan helpen bij het visualiseren van de ademhalingspatronen:
- *Scatter Plot of Lijngrafiek*: Maak een lijngrafiek van de tijd (x-as) tegen de berekende verandering in beweging (y-as) voor elke as. Je kunt dan visueel pieken en dalen identificeren die overeenkomen met ademhalingen.
Beperkingen en Aannames
- Deze benadering vereist experimentatie om de juiste drempelwaarden voor het identificeren van ademhalingsacties vast te stellen.
- De methode is indirect en kan worden beïnvloed door andere bewegingen dan ademhaling.
- Het vereist een gedetailleerd begrip van hoe de bewegingen van de wearable overeenkomen met ademhalingspatronen.
Conclusie
Als je specifieke datastructuren of aanvullende informatie hebt die kan helpen bij het ontwikkelen van een nauwkeurigere formule, laat het me dan weten!
Stuur even een bericht voor de dataset / als je kan helpen.
Budget: XX - XXX
