Biotuner: A python toolbox integrating music theory and signal processing for harmonic analysis of physiological and natural time series
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Biotuner Toolbox is an open-source Python toolbox for biosignals that integrates concepts from neuroscience, music theory, and signal processing. It introduces a harmonic perspective on physiological oscillations by applying musical constructs such as consonance, rhythm, and scale construction. METHODS: The core biotuner_object processes neural, cardiac, and auditory time series, providing a unified interface for extracting spectral peaks, computing harmonicity metrics, and supporting downstream analyses. Companion modules extend harmonic analyses across temporal (time-resolved harmonicity), spatial (harmonic connectivity), and spectral (harmonic spectrum) dimensions. RESULTS: Biotuner identifies harmonic structure across different biosignals, revealing significant variations in harmonicity between physiological states. Specifically, the toolbox extracts spectral peaks from complex signals using multiple algorithms, ensuring robust peak detection under varying signal-to-noise ratios. Moreover, we show how harmonicity metrics change across distinct sleep stages and capture variations in the slopes of the aperiodic (1/f) component of the power spectrum. CONCLUSION: Biotuner provides an extensible framework that unifies music-theoretic constructs with biosignal processing, enabling hypothesis-driven analyses for researchers and, in parallel, creative exploration of complex natural patterns for artists.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle