Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- documentation:data:pretraitements [2024/04/18 14:05] – baudryj
+++ documentation:data:pretraitements [2024/04/18 14:59] (Version actuelle) – [Prétraitements] baudryj
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+Bilan de la réunion  de lundi 15/04/2024
+Il faut intégrer le code de Nour dans ce notebook
+Lien notedbook : https://colab.research.google.com/drive/13p8E_YmWwedeF0qktLFrJMufNOK9hdsj?usp=sharing
+{{ :documentation:data:pasted:20240418-165830.png?700 }}
 ===== Règle 1 : x1 =====
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-===== Règle 2 : OutOfRange =====
+===== Règle 2 Capteur HS =====
+  * Si les valeurs sont en dehors des bornes pendant 15 min alors le capteur est HS
+===== Règle 3 : OutOfRange (mauvaises données) =====
   * Si les données ne sont pas dans l'interval [0, 800] on prend la dernière données valide
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-==== Règle 3 Capteur HS ====
+===== Règle 4 : Trous =====
+  * S'il y a des tous dans les données alors on comble la valeur par la dernière valeur valide
+  * Python :
+<code python>
+def missed_data_process(data:pd.core.frame.DataFrame, freq='10S'):
+  time_index = pd.date_range(start=data.index.min(), end=data.index.max(), freq=freq)
+  data = data.resample(freq).interpolate(method='nearest')
+  return data
+data = missed_data_process(data)
+</code>
+===== Règle 5 : Valeurs incohérentes =====
+  * techniquement la valeur est bonne [0, 800] mais physiologiquement impossible
+  * (règles à déterminer)
+  * ajouter un champ pour indiquer si les valeurs sont d'origines ou modifiées par un algo
+===== Règle 6 : Transformation Gauss / Distance =====
+  * appliquer la règle et ajouter une colonne "distance" dans la table
+  * d = racine(1/gauss)
+===== Règle 7 : normalisation =====
+  * Projeter les données dans un espace [0,1]
+===== Règle 8 ... X =====
+  * Ajouter des métriques complémentaires
+  * Etat : filtration / évitement
+  * Activité : ouverture / fermeture
+  * Compléter avec d'autres règles / indicateurs
-  * Liste à puce