递柜图是从时间序列获得的图像,表示每个时间点之间的距离。可以使用阈值对图像进行二值化。 一般递归图(recurrence plot, RP)是分析时间序列周期性、混沌性以及非平稳性的一个重要方法,可以揭示时间序列的内部结构,给出有关相似性、信息量和预测性的先验知识。递归图特别适合短时间序列数据,可以检验时间序列的平稳性...
近日,控制工程学院赵玉良团队发表了题为“CFI-LFENet: Infusing cross-domain fusion image and lightweight feature enhanced network for fault diagnosis(CFI-LFENet:融合跨域融合图像和轻量级特征增强网络的故障诊断方法)”的研究成果,该成...
用来进行模型学习的数据可以是文本、分类、数值、时间序列、图像、视频(也就是图像与时间序列的组合)、图形数据(Graph-data)等形式;因此如不把这些原始数据进行特征化处理,那么就能进行经典的机器学习模型;【如文本数据可以向量化:BOW, TFIDF, AVGW2V, TFIDFW2V 移动窗口(Moving Window) 时间序列数据的最简单的特征...
递归图(Recurrence Plots, RP)是由Eckmann等人[14]在1995年提出的,用来使动态系统的递归特性可视化。 将递归图应用在时间序列上,首先将时间序列的时域空间变换到相空间,从而将时域中的每个点 变换成相空间的对应状态 ;接着计算每两个状态(向量)之间的距离(向量范数);然后进行阈值二值化,得到递归图中对应两个状态...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机时间序列数据 time_series = np.random.normal(size=100) # 计算图拉姆角场 angle_field = np.angle(np.exp(1j * np.cumsum(time_series))) # 可视化图拉姆角场 plt.imshow(angle_field, cmap='coolwarm') plt.title('图拉姆角场') plt....
卫星影像时间序列图像分析:长期监测与趋势分析 随着遥感技术的发展,卫星影像时间序列分析成为了研究地表变化和趋势的有力工具。通过对多时相影像进行长期监测和趋势分析,可以深入了解地表的动态变化,为资源管理、环境监测和城市规划提供重要支持。 1. 短波红外指数(SWIR)在植被监测中的应用: 利用多时相的红外波段影像,...
专利摘要:本发明公开了一种基于时序图像化和VIT的时间序列分类方法,通过奇异值分解方法去除时间序列内部的噪声;使用不平衡因子法将时间序列转换为IFS图像并采用双感知机采样法规整IFS图像的分辨率;利用轻量卷积令牌模块提取时间序列的局部信息作为VIT模型的令牌;将IFS图像和卷积令牌输入到视觉自注意力VIT,VisionTransformer模...
此文档讲述的是由图像转化为时间序列数据的过程，此过程包括时间序列图像的获取过程、图像预处理过程以及图像转化为时间序列的过程。首先，我们可以通过数码相机进行植物叶片或植物整体形状的采集，获得我们所需要的图像以后需要对图形进行预处理。其次，图像预处理的过程主要目的是为了提高图像的信噪比，减少图像处理的数据量...
卫星图像时间序列(SITS)是一种重要的地球观测资源,特别是在研究特定区域随时间变化的情况下。这种时间序列提供了有关地表、植被、土地利用和其他地球表面特征如何随着时间演变的重要信息。以下是一些关于卫星图像时间序列的重要方面: 监测地表变化: SITS 可以用于监测和分析地表的变化,例如城市扩张、森林覆盖变化、农田变化...
改进型递归图的时间序列至图像的转化方法,使用改进型递归图将时间序列数据转化为二维纹理图像,包括的步骤有:从原始数据中截取合适长度的一维时间序列信号,并将其转化为二维相空间轨迹;使用改进后的RP公式计算递归矩阵R,并通过递归矩阵R获得彩色二维纹理图像;通过对彩色二维纹理图像进行灰度化处理,获得最终的二维纹理图像...