将sigma公式转换为python数据

Question

我正在尝试将我在日志中找到的公式应用到我的数据集。你知道吗

为了快速给出公式的背景/上下文，将其应用于心率数据的时间序列。心率时间序列中的每个数据点代表30个采集的测量值的平均值。R（k）值用于催眠图，计算如下：

https://i.imgur.com/a/B8lVaeY

其中，每1分钟的离散时间（从记录的第一分钟开始，到最后一分钟结束）定义为k，'Hk+i前者'和'Hk+i后者'是时间间隔（k+i）的前30秒和后30秒的心率值，i表示窗口内的移动（移动平均值），大小为2q。q是一个实验值，假设q=5。你知道吗

我了解公式中的情况，但我很难将这些数学应用到numpy数组中。你知道吗

Answer 1

该公式表示H_former和H_latter之间绝对差的移动平均值。你知道吗

如果你不介意熊猫，这里有一个例子：

import numpy as np
import pandas as pd

# H_diff = H_former - H_latter
H_diff = np.arange(10, dtype=int)
# H_diff = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
q = 2

# this line actually computes the MA
R = pd.Series(H_diff).abs().rolling(2*q+1, center=True).mean().values
# now R = array([nan, nan,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7., nan, nan])

如果您喜欢只使用numpy，那么这个问题有一个例子：How to calculate moving average using NumPy?