【11日目】令和4年3月26日の日記【投げ銭日記】

皆さんこんばんは。
今年度も残すところあと5日ですね。

最近、一日の記録をダイジェストで書くと（楽で）見やすくなると気が付いたので、今日もやります。

13時ごろ　起床、昼食
~19時ごろ　基礎体温データの解析と予測
~20時ごろ　夕食
~22:30ごろ　アニメ（コードギアス）

そして22:30になったので日記を書こうと思い、エディタを立ち上げたのが現在ということになります。
…ダイジェストで書くと本当に短くなってしまいますね。
そもそも、13時に起床というのがよくありません。
1日で活動できる時間がとても減ってしまいますし、体内時計も狂ってきてしまいますよね…

今日のメインは「基礎体温データの解析と予測」の部分です。
私は体調管理のため、基礎体温を毎朝測っています。
そのデータが4ヶ月分くらい貯まったので、そろそろ、自分の体調のリズムを自分で解析しようと思ったのです。

もちろん、普段使っているアプリ（lunalunaを使っています）でも体調の予測は出してくれます。
今日は基礎体温データのみを使っての解析をしたので、結果的にはアプリと同じような予想が出てきました。
しかし、私がスマートトラッカーで記録している安静時心拍数のデータと合わせて解析することで、より高精度な予測ができるんじゃないかなと思っています。

安静時心拍数のデータをダウンロードするのが意外と面倒だったので、今日はデータの用意だけしたものの結局使いませんでした。
明日続きをやろうと思っています。

今日は単純に、基礎体温データをExcelで離散フーリエ解析し、主要モードだけ取り出して変動を予想する関数を構成しただけでした。
下図はその結果です。
FFTはデータ数が2の乗数でなければならず、データ数がちょっと足りなかった(121個だった…)ので、実データの頭から64個を用いています。
結構いい感じにフィッティングできたなと思っています。
特に2022/3/5付近では、基礎体温にはあまり落差がないのですが、実際にはこのあたりで月経が開始しています。
実データでは埋もれて分かりにくくなっている周期性をよく捉えられています。

安静時心拍数も基礎体温とかなり相関がありそうなデータなので、補い合ってより正確な予測ができると嬉しいなと思っています。
解析には、大学院の授業でちょっと習った動的モード分解という手法を使うつもりです（復習も兼ねて）。

今日の価格

今日は、Excelを使ってのデータ解析手法を学習しました。
大学院の授業でもExcelを使う授業はあったので、それのよい復習になりました。
普段はpythonを使って研究をしていたのですが、GUIでゴニョニョできるのはサッと作業したい時にやっぱり嬉しいですね。

ということで、今日の価格は、アクティブ時間11分×5円/分 + インプット100円 = 155円になります。

それでは皆さん、おやすみなさい。