The exemplary methods and systems facilitate monitoring and / or evaluating disease or physiological conditions using mathematical and machine learning analysis of biopotential signals collected from a single electrode. Exemplary methods and systems can be used to generate one or more of the measured biopotential signal data alone, through mathematical manipulation (ie, through numerical fractional differentiation of the signal in the frequency domain). Create a mathematically derived biopotential signal (eg, virtual biopotential signal) and use it in combination with the measured biopotential signal to generate a multidimensional phase space representation of the body (eg, heart) . By mathematically modulating (eg, expanding or contracting) some portion of a given biopotential signal, a specific measurement frequency of the biopotential signal is emphasized or de-emphasized by numerically based operations. When combined with machine learning, it facilitates improved diagnosis of specific pathologies.例示の方法およびシステムによって、単一電極から収集された生体電位信号の数学的分析および機械学習分析を使用して、病気または生理学的状態をモニタおよび／または評価することが容易になる。例示の方法およびシステムは、単独で測定された生体電位信号のデータから、数学的操作を介して（即ち、周波数領域内の信号の数値的な分数階微分計算を介して）、１つ以上の数学的に導出された生体電位信号（例えば、仮想生体電位信号）を作成し、それを測定生体電位信号と組み合わせて使用して、身体（例えば、心臓）の多次元位相空間表現が生成される。所与の生体電位信号のいくつかの部分を数学的に変調することによって（例えば、展開または縮小することによって）、数値ベースの操作で生体電位信号の特定の測定周波数がエンファシスまたはデエンファシスされて、機械学習と結合されたときに、特定の病態の改善された診断が容易になる。
