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Change rounding method for low-resolution / smooth_frames?

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Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
853
Fork
322
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

The method used by WFDB to downsample signals in "low-resolution mode" is inaccurate (samples are rounded towards zero rather than to the nearest integer.) I'm intending to improve this by using a more accurate method in WFDB 10.7:

https://github.com/bemoody/wfdb/commit/bbfecc133932ae61f3c32491fe4679067b75c9ec

The method used by WFDB 10.6 and earlier is (as far as I know) equivalent to what rdrecord currently does by default (i.e. with smooth_frames=True).

I'm looking for opinions here. Should we make the same change in wfdb-python for the sake of better accuracy? Should we keep the existing inaccurate rounding for the sake of backward reproducibility?

(Implementing this change efficiently with numpy might be a little difficult, but let's ignore that for now.)

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia dal percorso rdrecord utilizzato quando smooth_frames=True e confronta il suo comportamento di arrotondamento con il commit collegato di WFDB 10.7. Prima di modificare qualsiasi cosa, stabilisci se la priorità è l’accuratezza o la riproducibilità retrocompatibile, quindi valuta un approccio efficiente con NumPy e definisci i risultati attesi a bassa risoluzione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
data
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

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