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...
1. 格拉姆角场(Gramian Angular Field)的概念 格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)是一种时间序列数据的表示方法,它将时间序列数据转换为极坐标系下的角度,并通过计算这些角度的余弦值来构造一个矩阵(即格拉姆矩阵)。这种方法能够有效地捕捉时间序列中的时间依赖性,并且可以将时间序列数据转换为适合机器学习和深...
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 ...
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...
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...
格拉姆角度场原理是一种创新的数学概念。 它为解决复杂的几何问题提供了独特视角。该原理在物理学领域也有着潜在的应用价值。格拉姆角度场原理涉及到角度的精细度量与分析。能帮助研究人员更好地理解空间结构的特性。其计算方法具有一定的复杂性和精确性。这一原理促进了数学理论的进一步发展。格拉姆角度场原理对于优化设计...
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...
为了利用计算机视觉最新发展带来的技术和见解,本文将介绍并讨论一种将时间序列编码为图像的方法:格拉姆角场(the Gramian Angular Field, GAF)。 除了数学知识(最小-最大定标器(min-max scaler)、点积(dot-product)和Gram矩阵(Gram Matrix)),本文还将包含以下方面的解释和解决方案: ...
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 ...
担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》等期刊审稿专家,擅长领域:信号滤波/降噪,机器学习/深度学习,时间序列预分析/预测,设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。 双树复小波变换的一些应用 基于双树复小波和邻域多尺度的非平稳信号降噪方法(MATLAB) ...