ਮੈਂ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਬੈਂਡ ਸਕੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੇਟ ਚੇਂਜ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ

ਇਹ ਕੀ ਹੈ

ਇਹ ਸਿੰਗਲ-ਚੈਨਲ ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ:
- ਬਣਤਰ ਵਾਲੇ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਬੈਂਡ ਲੱਭਦਾ ਹੈ
- ਹਰੇਕ ਬੈਂਡ ਨੂੰ ਪੰਜ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਸਿਸਟਮ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇਸ ਲਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਟੈਂਪਲੇਟਸ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਚਾਰ ਸੁਤੰਤਰ ਅੰਕੜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਗੁਣਾਂਕ, ਨਮੂਨਾ ਐਂਟਰੌਪੀ, ਲਿਫ਼ਾਫ਼ਾ ਸਕਿਊਨੈੱਸ, ਅਤੇ ਰੀਕਰੈਂਸ ਰੇਟ।

ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਦਰਭ: Zenodo ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ DOI 10.5281/zenodo.22837806

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਰਿਪੋਰਟ (PDF) ਜਿਸ ਵਿੱਚ:
- ਪ੍ਰਤੀ-ਬੈਂਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: CV, ਨਮੂਨਾ ਐਂਟਰੌਪੀ, ਸਕਿਊਨੈੱਸ, ਰੀਕਰੈਂਸ ਰੇਟ
- ਪ੍ਰਤੀ-ਬੈਂਡ ਵਰਗੀਕਰਨ
- ਖੋਜੇ ਗਏ ਪਰਿਵਰਤਨ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਸ
- ਤਿੰਨ-ਪੈਨਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਰਾਅ ਸਿਗਨਲ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ CV, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਂਟਰੌਪੀ)

ਸਾਰੇ ਬੈਂਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਨਤੀਜੇ ਸਾਰਣੀ (CSV)।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ, ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਨੋਟ।

ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ

ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੇਡੀਓ ਸਿਗਨਲ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ। ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਧਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ "50-80 Hz 'ਤੇ ਊਰਜਾ ਹੈ।" ਇਹ ਸਾਧਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ "50-80 Hz 'ਤੇ ਸਿਗਨਲ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾਬੱਧ ਹੈ" ਜਾਂ "50-80 Hz 'ਤੇ ਸਿਗਨਲ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ" ਜਾਂ "ਉਹ ਬੈਂਡ ਸਿਰਫ਼ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ ਹੈ।"

ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਿਵਹਾਰ ਬਦਲਿਆ — ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: "t=568 ਸਕਿੰਟਾਂ 'ਤੇ, ਸਿਸਟਮ ਸਥਿਰ ਤੋਂ ਅਸਥਿਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਿਆ।"

ਪੰਜ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲੇਬਲ

- ਸਿਗਨਲ: ਸਥਿਰ, ਸੰਰਚਨਾਬੱਧ ਸਿਗਨਲ
- ਖੰਡਿਤ: ਸੰਰਚਨਾਬੱਧ ਪਰ ਖੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ
- white_noise: ਸਮਤਲ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ
- ਗੈਰ-ਸਥਿਰ: ਬੇਤਰਤੀਬ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ
- signal_low: ਬਣਤਰ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਪਰ ਪੂਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ

ਇਹ ਟੂਲ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ

- ਵੇਵਫਾਰਮ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਰਮਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ
- ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਸਰੋਤ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾ ਸਕਦਾ
- ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ
- ਮਲਟੀ-ਚੈਨਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ
- 500 ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ
- ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੁਝਾਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਡੀਟਰੈਂਡ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

1. ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਾਂ-ਲੜੀ ਡੇਟਾ ਫਾਈਲ
ਫਾਰਮੈਟ: CSV, TSV, TXT, ਜਾਂ HDF5
ਸਮੱਗਰੀ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਕਾਲਮ (ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਵਿਕਲਪਿਕ)
ਲੰਬਾਈ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 1000 ਪੁਆਇੰਟ (5000+ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ)

2. ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਦਰ
ਉਦਾਹਰਨਾਂ: ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ, ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਇੱਕ, LIGO 16384 Hz

3. ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ
ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
- ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਬੈਂਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਹੈ
- ਸਥਿਤੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾਓ
- ਦੋ ਡੇਟਾ ਅਵਧੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਣਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ

ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ

- ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਲੰਬੀ, ਸਿੰਗਲ-ਚੈਨਲ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਹੈ
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ
- ਤੁਸੀਂ "ਪਾਵਰ ਗਲਿਚ" ਨੂੰ "ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਤਬਦੀਲੀ" ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਵੈਚਾਲਤ ਪਹਿਲੀ-ਪਾਸ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ

- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ
- ਮਲਟੀ-ਸੈਂਸਰ ਐਰੇ
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੁਕਸ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
- ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਕੀਮਤ

- ਬੇਸਿਕ: ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਰਿਪੋਰਟ + CSV (ਕੋਟ ਲਈ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ)
- ਸਟੈਂਡਰਡ: 3 ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਤੱਕ, ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਇੱਕ Q&A ਦੌਰ
- ਐਡਵਾਂਸਡ: ਬੈਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਕਸਟਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਲਾਇਸੈਂਸ

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਸਵਾਲ: ਇਹ FFT / PSD ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: PSD ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਹਰੇਕ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ।" ਇਹ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਹਰੇਕ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ 'ਤੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਦੋਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।"

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਇਹ ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਨਹੀਂ। ਇਸ ਕੋਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਸਮਾਂ-ਲੜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਸਥਾਨਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਬਣਤਰ ਬਦਲ ਗਈ," ਨਾ ਕਿ "ਕਿੱਥੇ ਬਦਲ ਗਈ।"

ਸਵਾਲ: ਸਮੇਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਲੰਬਾਈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। 1-ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਵਿੰਡੋ ਨਾਲ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਖੋਜ ਲਗਭਗ ±1 ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਸਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਇਹ ਮੇਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਲੰਬਾਈ ≥ 1000 ਪੁਆਇੰਟ, ਕੋਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੁਝਾਨ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।