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...
step2:应用分段聚合近似(Piecewise Aggregation Approximation ,PAA)方法将Z的维数降至m。选择合适的降维因子k,生成新的平滑时间序列 , 简单地说,通过计算一个分段常数的平均值,将归一化时间序列数据从n维降为m维,同时保持原始序列的近似趋势。 step3:构造一个m × m矩阵,计算两个时间戳之间的相对位置,将预处理后...
HCR-AdaAD框架的核心在于其独特的数据处理方式。它将正常时间序列模式转换为图像,这一创新步骤使得模型能够从空间特征中提取出丰富的信息,从而为正常时间序列生成更加稳健的表示。这种转换不仅增强了模型对时间序列数据的理解,而且为后续的异常检测提供了更加精确的上下文信息。#动态误差系数#静态测量数据处理#测试原理 ...
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....
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...
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。本 ...
最后，遥感图像时间序列分析需要进行变化检测。变化检测是指通过对不同时间点的遥感图像进行比较和分析，识别出地表的变化情况。常用的变化检测方法包括基于像元的变化检测和基于对象的变化检测。基于像元的变化检测是通过对相邻时期的像素进行比较和分析，识别出发生变化的像素。基于对象的变化检测是将像素分组成对象，再对...
与一些常规方法不同,SDP是一种基于极坐标系的图像表示方法,可以直接将原始信号转换为镜像对称雪花图像,实现简单,计算量小,且对噪声鲁棒。模式之间的识别和区分与信号之间的幅度和频率差异直接相关,对称点图(SDP)图像表示方法能够准确地表达信号的变化,在工业设备故障诊断、能源系统、水利,气象,交通时间序列分析中得到...