1、格拉姆角场(GASF/GADF) 2、马尔可夫迁移场(MTF) 3、仿真及代码示例 三、信号处理领域的应用实例 四、思考与展望 一、Introduction 这周的笔记是篇短文,而且稍微有点标题党hh,但分享的可能会是大家会比较感兴趣的一个问题。回想一下自己的求学或者做研究生涯,是否曾在一个平淡的夜晚,读到一篇非常Solid的用于...
格拉姆角场(Gramian Angular Field)与PyTorch 解释格拉姆角场(Gram-Schmidt过程)是什么: 格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)是一种将时间序列数据转换为图像数据的技术,它保留了信号的时间依赖性。这个过程并不是通常所说的Gram-Schmidt正交化过程,而是利用时间序列数据生成极坐标表示,进而转换为图像形式。 具体...
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 (Gramian Angular Field),并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。 Gramian Angular Summation / Difference Fields (GASF / GADF)可以将时间序列转换成图像,这样我们就可以将卷积神经网络(CNN) 用于时间序列数据 基本概念 在开始介绍之前,我认为首先我们应该熟悉一下 G...
2.格拉姆角场转换。也就是将一维轴承振动信号通过格拉姆矩阵转化为二维的格拉姆图像,我们先将时间序列映射到极坐标系(半径设置为100),然后基于角度构建出二维矩阵来表示序列之间的相互关系(相加或相减),从而在保留原始数据信息的同时包含了时间相关性。 上图以格拉姆角场差为例,展示了5种不同故障状态的时频图,我们再...
一、格拉姆角场简介格拉姆角场是一种将时序数据转换为空间数据的方法,其基本思想是将时间序列中的每个点与其后续点连成线段,并将这些线段的方向转换为角度,形成一个角度场。通过这种方式,时序数据中的时间信息被转化为空间信息,从而能够更好地揭示数据的内在结构和变化规律。二、Python实现格拉姆角场在Python中,我们...
格拉姆角场变换公式 格拉姆角场（Gramian Angular Field，简称 GAF）变换公式有两种形式，分别是格拉姆角和场（Gramian Angular Summation Field，GASF）变换公式与格拉姆角差场（Gramian Angular Difference Field，GADF）变换公式，以下为你详细介绍：对于给定的时间序列x=[x1 ,x2 ,⋯,xT]，首先将其归一化到[...
格拉姆角场(Gramian Angular Field,简称 GAF)是一种能把时间序列数据转化为图像的技术,在很多领域都有应用,下面用人话给你讲讲: 在金融领域的应用。 在股票市场里,预测股票价格走势特别重要。格拉姆角场就可以大显身手。它把股票价格随时间变化的序列,变成一幅幅图像。 通过分析这些图像,能发现价格波动的规律。如果...
格拉姆角场能够将时间序列数据转换为图像数据,既能保留信号完整的信息,也保持着信号对于时间的依赖性。信号数据转换为图像数据后就可以充分利用CNN在图像分类识别上的优势,进行建模 。 Document: 为每个(x_i, x_j)创建一个时间相关性矩阵。首先,它以-1<a < b< 1重新缩放范围[a, b]内的时间序列。然后,它通...
1.本发明涉及电能质量分类识别领域,尤其涉及格拉姆角场和cnn-lstm的电能质量扰动分类方法。 背景技术: 2.随着社会经济的发展,电能已经成为生产生活中不可或缺的一部分,电能质量的好坏影响着国民经济水平和人们日常生活的方方面面。目前随着电力电子技术的快速发展,大量非线性负荷的不断增多,使得电能质量日趋恶化。与此...
格拉姆角场(GAF)方法是不可逆的。这是因为在将时间序列数据转换为GAF图像的过程中,部分信息会丢失或不可恢复。主要原因如下:1.角度变换和余弦/正弦函数:在计算极坐标角度和使用余弦或正弦函数时,会引入多对一映射(即不同的时间序列可能会映射到相同的GAF图像),这使得无法从GAF图像唯一确定原始时间序列。2.精度损失...