Vou diagnosticar seus dados de série temporal com varredura automatizada de banda de frequência e detecção de mudança de estado

O QUE É ISSO

Esta é uma ferramenta de diagnóstico para dados de séries temporais de canal único. Ela automaticamente:
- Encontra as bandas de frequência que contêm estrutura
- Classifica cada banda em um dos cinco tipos
- Detecta mudanças abruptas no comportamento do sistema
- Compara dados de diferentes períodos de tempo

Não requer dados de treinamento rotulados, modelos predefinidos ou um modelo físico. Ele usa quatro métricas estatísticas independentes: coeficiente de variação, entropia de amostra, assimetria de envelope e taxa de recorrência.

Referência acadêmica: pré-impressão Zenodo DOI 10.5281/zenodo.22837806

O QUE VOCÊ RECEBE

Um relatório de diagnóstico (PDF) com:
- Métricas por banda: CV, entropia de amostra, assimetria, taxa de recorrência
- Classificação por banda
- Carimbos de data/hora de transição detectados
- Visualização de três painéis (sinal bruto, CV ao longo do tempo, entropia ao longo do tempo)

Uma tabela de resultados estruturada (CSV) contendo todas as métricas e rótulos de banda.

Uma nota metodológica explicando o fluxo de análise, os parâmetros e como ler os resultados.

COMO FUNCIONA — EM LINGUAGEM SIMPLES

Pense nos seus dados como um sinal de rádio. Ferramentas tradicionais dizem “há energia entre 50-80 Hz”. Esta ferramenta diz “o sinal entre 50-80 Hz é estável e estruturado” ou “o sinal entre 50-80 Hz está mudando em segmentos” ou “essa banda é apenas ruído aleatório”.

Também informa o momento exato em que o comportamento mudou — por exemplo: “em t=568 segundos, o sistema mudou de estável para instável.”

CINCO RÓTULOS DE CLASSIFICAÇÃO

- sinal: sinal estável e estruturado
- segmentado: estruturado, mas mudando em segmentos
- white_noise: ruído plano e aleatório
- não estacionário: flutuação aleatória
- sinal_baixo: estrutura presente, mas dados muito curtos para análise completa

O QUE ESTA FERRAMENTA NÃO PODE FAZER

- Não pode reconstruir a forma de onda
- Não pode localizar uma fonte física
- Não pode prever o futuro
- Não pode processar dados multicanais
- Não pode processar dados com menos de 500 pontos
- Não pode processar dados com uma tendência forte, a menos que seja removida primeiro

O QUE VOCÊ PRECISA FORNECER

1. Seu arquivo de dados de série temporal
Formato: CSV, TSV, TXT ou HDF5
Conteúdo: pelo menos uma coluna numérica (carimbo de data/hora opcional)
Comprimento: mínimo de 1000 pontos (5000+ recomendado)

2. Taxa de amostragem
Exemplos: uma amostra por segundo, uma por milissegundo, LIGO 16384 Hz

3. Seu objetivo
Exemplos:
- Encontrar qual banda de frequência contém um sinal
- Detectar o tempo exato de uma mudança de estado
- Comparar a estrutura entre dois períodos de dados

QUANDO USAR

- Você tem uma série temporal longa e de canal único
- Você suspeita que o comportamento do sistema mudou em algum momento
- Você quer distinguir “falha de energia” de “mudança estrutural”
- Você precisa de uma triagem automatizada de primeira passagem antes de uma análise mais profunda

QUANDO NÃO USAR

- Streaming em tempo real
- Arrays multissensor
- Você precisa de explicação física
- Você precisa de localização de falhas
- Você precisa de previsão futura

PREÇOS

- Básico: um conjunto de dados, relatório + CSV (entre em contato para orçamento)
- Padrão: até 3 conjuntos de dados, análise comparativa, uma rodada de perguntas e respostas
- Avançado: análise em lote, parâmetros personalizados, licença de código-fonte

Perguntas Frequentes

P: Como isso é diferente de FFT / PSD?
R: O PSD informa “quanta energia em cada frequência”. Esta ferramenta informa “que tipo de estrutura existe em cada frequência e quando ela muda”.

P: Pode localizar a falha?
R: Não. Ele possui apenas dados de série temporal unidimensionais, sem informações espaciais. Ele informa “a estrutura mudou”, não “onde mudou”.

P: Qual é a precisão do tempo?
R: Depende do comprimento da janela. Com uma janela de 1 segundo, a detecção de transição é precisa em cerca de ±1 segundo.

P: Pode lidar com meus dados?
R: Primeira verificação: comprimento ≥ 1000 pontos, sem tendência forte e uma mudança clara esperada. Se sim, deve funcionar. Caso contrário, a ferramenta informará que não pode analisar.