[Cardio] ceintures, brassards, etc.

Merci, remarques très pertinentes.

Pour suspicious_descent_hr(), je suis d’accord sur le fond : le critère actuel basé sur une simple baisse d’altitude entre deux échantillons est volontairement simple, mais il peut être sensible au bruit GPS. C’est justement un point qui nous avait posé problème auparavant avec des anomalies de fréquence cardiaque détectées en descente.

Une approche avec des moyennes mobiles de pente et de vitesse sur quelques secondes me paraît plus robuste et plus interprétable physiquement. Je garderais en revanche un seuil cardio assez élevé : l’objectif de cette fonction est surtout d’identifier des pics de FC très élevés et peu plausibles en descente, plutôt que toute FC supérieure à SV1.

L’idée d’utiliser la puissance lorsqu’elle est disponible est également très intéressante. Elle pourrait servir de preuve supplémentaire : une FC très élevée avec faible puissance, forte vitesse et pente négative serait beaucoup plus suspecte qu’une FC élevée accompagnée d’une puissance importante. L’idée serait donc de conserver un fonctionnement sans capteur de puissance, tout en renforçant l’analyse quand ces données existent.

Pour NumPy, je suis également d’accord que cela deviendrait intéressant si l’on introduit davantage de calculs de séries temporelles : moyennes glissantes, pente, vitesse, masques de détection, etc. Je préfère cependant l’introduire là où cela apporte réellement quelque chose plutôt que de réécrire tout le code uniquement pour des raisons de performance.

Merci pour les suggestions, la partie détection d’anomalies cardio en descente est clairement un domaine où l’algorithme peut encore être amélioré.