Diagnosticaré sus datos de series temporales con escaneo automatizado de bandas de frecuencia y detección de cambios de estado

QUÉ ES ESTO

Esta es una herramienta de diagnóstico para datos de series temporales de un solo canal. Automáticamente:
- Encuentra las bandas de frecuencia que contienen estructura
- Clasifica cada banda en uno de cinco tipos
- Detecta cambios abruptos en el comportamiento del sistema
- Compara datos de diferentes períodos de tiempo

NO requiere datos de entrenamiento etiquetados, plantillas predefinidas o un modelo físico. Utiliza cuatro métricas estadísticas independientes: coeficiente de variación, entropía de muestra, asimetría de envolvente y tasa de recurrencia.

Referencia académica: preimpresión de Zenodo DOI 10.5281/zenodo.22837806

LO QUE OBTIENES

Un informe de diagnóstico (PDF) con:
- Métricas por banda: CV, entropía de muestra, asimetría, tasa de recurrencia
- Clasificación por banda
- Marcas de tiempo de transición detectadas
- Visualización de tres paneles (señal cruda, CV a lo largo del tiempo, entropía a lo largo del tiempo)

Una tabla de resultados estructurada (CSV) que contiene todas las métricas y etiquetas de banda.

Una nota metodológica que explica el flujo de análisis, los parámetros y cómo leer los resultados.

CÓMO FUNCIONA — LENGUAJE SENCILLO

Piense en sus datos como una señal de radio. Las herramientas tradicionales le dicen "hay energía a 50-80 Hz". Esta herramienta le dice "la señal a 50-80 Hz es estable y estructurada" o "la señal a 50-80 Hz está cambiando en segmentos" o "esa banda es solo ruido aleatorio".

También le indica el momento exacto en que cambió el comportamiento, por ejemplo: "en t=568 segundos, el sistema cambió de estable a inestable".

CINCO ETIQUETAS DE CLASIFICACIÓN

- señal: señal estable y estructurada
- segmentado: estructurado pero cambiando en segmentos
- white_noise: ruido plano y aleatorio
- no estacionario: fluctuación aleatoria
- señal_baja: estructura presente, pero datos demasiado cortos para un análisis completo

LO QUE ESTA HERRAMIENTA NO PUEDE HACER

- No puede reconstruir la forma de onda
- No puede localizar una fuente física
- No puede predecir el futuro
- No puede procesar datos multicanal
- No puede procesar datos más cortos de 500 puntos
- No puede procesar datos con una tendencia fuerte a menos que se elimine la tendencia primero

LO QUE NECESITA PROPORCIONAR

1. Su archivo de datos de series temporales
Formato: CSV, TSV, TXT o HDF5
Contenido: al menos una columna numérica (marca de tiempo opcional)
Longitud: 1000 puntos mínimo (5000+ recomendado)

2. Frecuencia de muestreo
Ejemplos: una muestra por segundo, una por milisegundo, LIGO 16384 Hz

3. Su objetivo
Ejemplos:
- Encontrar qué banda de frecuencia contiene una señal
- Detectar el momento exacto de un cambio de estado
- Comparar la estructura entre dos períodos de datos

CUÁNDO USARLO

- Tiene una serie temporal larga de un solo canal
- Sospecha que el comportamiento del sistema cambió en algún momento
- Quiere distinguir "falla de energía" de "cambio estructural"
- Necesita una primera evaluación automatizada antes de un análisis más profundo

CUÁNDO NO USARLO

- Transmisión en tiempo real
- Matrices multisensor
- Necesita una explicación física
- Necesita localización de fallas
- Necesita predicción futura

PRECIOS

- Básico: un conjunto de datos, informe + CSV (contactar para presupuesto)
- Estándar: hasta 3 conjuntos de datos, análisis comparativo, una ronda de preguntas y respuestas
- Avanzado: análisis por lotes, parámetros personalizados, licencia de código fuente

Preguntas frecuentes

P: ¿En qué se diferencia esto de FFT / PSD?
R: PSD le dice "cuánta potencia hay en cada frecuencia". Esta herramienta le dice "qué tipo de estructura hay en cada frecuencia y cuándo cambia".

P: ¿Puede localizar la falla?
R: No. Solo tiene datos de series temporales unidimensionales, sin información espacial. Le dice "la estructura cambió", no "dónde cambió".

P: ¿Cuál es la precisión del tiempo?
R: Depende de la longitud de la ventana. Con una ventana de 1 segundo, la detección de transición es precisa a aproximadamente ±1 segundos.

P: ¿Puede manejar mis datos?
R: Primera verificación: longitud ≥ 1000 puntos, sin tendencia fuerte y se espera un cambio claro. Si es así, debería funcionar. Si no, la herramienta le dirá que no puede analizar.