功能
@elata-biosciences/biosignal-analytics 在浏览器中将生物信号数据转化为特征和评分，无需服务器或网络连接：
- EEG 窗口特征（WASM）：频段功率、谱熵、主频、alpha 峰值、Hjorth 参数和质量标记
- HRV 和稳健统计：时域 HRV、中位数和 MAD、滚动个人基线
- 总体评分：测量质量（Measurement Quality）、激活（Activation）、恢复（Recovery）、专注（Focus）、准备度（Readiness）和韧性（Resilience），每个评分都公开其组成部分
- 指标注册表：每个指标都有注册的定义、单位、证据等级和算法版本
biosignal-session 天然搭配，但并不依赖它。
分析一个 EEG 窗口
总体评分
评分是解读而非测量，并且会明确说明这一点：- 测量质量描述的是录制本身而不是人，始终可用。
- 激活、恢复、专注、准备度和韧性会列出每个组成部分及其权重、z 分数和质量。
- 当输入缺失、质量不佳或尚无个人基线时，评分会主动不给出结果（返回
null并附带原因），而不是猜测。
insufficient_history 包含具体计数，因此你可以准确告诉用户还需要多少天。准备度需要 14 个合格日；韧性需要 21 个合格日以及 6 次已恢复的激活事件。
专注评分刻意不基于 theta/beta 比值，因为该比值并不是有效的注意力指标。
在主线程之外运行分析
入口
特征代码经过 Python（NumPy/SciPy）参考数据的验证，因此 Rust、WASM 和 TypeScript 实现的结果一致。