xaveros/jar_project
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2020-09-21 20:12:16 +02:00
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@@ -1,10 +1,11 @@
+ größe/gewicht/dominanz/temp in csv und über split aufteilen und mit ID verknüpfen oder mit pandar,
eod basefrequenz rausziehen, scatter plot gegen cutoff frequency, ...
- zeigen: sin_all_uniform - sin_all_normal (also 5Hz, let away 0.001Hz?, gain_fit), eigenmannia_jar, plot_eigenmannia_jar(compare res_df_%s / res_df_%s_new),
fish_properties(step_response_eigen does not work (norming/mean_trace)), phaseshift_all, gewicht größe von vanessa
+ größe/gewicht/dominanz/temp/eod basefrequenz/... , scatter plot gegen cutoff frequency, ...
- cutoff - dominance score
- cutoff - basefrequency
- gain - dominance_score: für gain predict machen pro fish,
hab ich dazu die richtige zeitckonstante aus gain_fit?
... da ich ja prediction auch über sin und nicht step mache dann
- gain - dominance_score: für gain predict machen pro fish, passt diese zeitkonstante?
- mit daten befassen (fish_properties!
+ eigenmannia: specgram von pre_data neben specgram von data machen um zu sehen ob analyse fehler oder fehler in import_data
- erkenntnis: hab bei bm/jm nicht den gleichen mean abgezogen..
- an sich res_df besser, jedoch immer noch relativ variabel
@@ -13,6 +14,7 @@ eod basefrequenz rausziehen, scatter plot gegen cutoff frequency, ...
+ look at step eigen data
- norming of data: what if in norm = ground / jar with jar == 0.0?
+ look at 5Hz data - compare
+ to step response eigenmannia and eigenmannia response to deltaf, to now absolute JAR --> should i go to relative? (relative didnt work for me somehow)
long term:
- extra datei mit script drin um fertige daten darzustellen, den fit-code nur zur datenverarbeitung verwenden