目录
- 效果分析
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
- 获取方式
效果分析
基本介绍
GADF(Gramian Angular Difference Field)是一种将时间序列数据转换为二维图像的方法之一。它可以用于提取时间序列数据的特征,并可应用于各种领域,如时间序列分类、故障检测等。
下面是基于GADF的一维数据转二维图像的方法:
输入一维时间序列数据,长度为N。
对于每个数据点,计算其正弦值和余弦值。假设第i个数据点为x[i],则正弦值为sin(x[i]),余弦值为cos(x[i])。
构建一个N×N的格拉姆矩阵(Gramian Matrix),记为G,其中G[i, j]表示第i个数据点和第j个数据点之间的角度差。
对于G的每个元素G[i, j],可以使用下面的公式计算:
G[i, j] = arccos(sin(x[i]) * sin(x[j]) + cos(x[i]) * cos(x[j]))
对格拉姆矩阵G进行归一化处理,将值映射到[0, 1]的范围内。
归一化的公式为:
G_normalized[i, j] = (G[i, j] - min(G)) / (max(G) - min(G))
将归一化后的格拉姆矩阵G_normalized作为二维图像的表示。
可以使用图像处理库(如Matplotlib)将G_normalized以灰度图像的形式显示出来。
将一维数据转换为二维图像,并利用图像处理和机器学习算法等进行进一步分析和处理。
GADF方法是一种将时间序列数据转换为图像的方式之一,还有其他类似的方法,如Markov Transition Field(MTF)、Recurrence Plot(RP)等,它们各自有不同的特点和适用范围。具体选择哪种方法应根据实际问题和数据特点进行评估和比较。
程序设计
%% 数据处理
% 将归一化后的数据映射到[-1, 1]范围
scaledData = ((normalizedData - max(normalizedData)) + (normalizedData - min(normalizedData))) / (max(normalizedData) + min(normalizedData));
% 求极坐标下的角度
polarAngle = acos(scaledData);
% 生成格拉姆角场矩阵
GASF = scaledData' * scaledData - sqrt(1 - scaledData.^2)' * sqrt(1 - scaledData.^2);
GADF = sqrt(1 - scaledData.^2)' * scaledData + scaledData' * sqrt(1 - scaledData.^2);
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
获取方式
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