使用格拉姆角场(GAF)以将时间序列数据转换为图像

转载 已于 2022-06-27 15:22:33 修改 · 1.5k 阅读 · 1 ·
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#python #图像处理

于 2022-06-27 15:22:04 首次发布
本文详细介绍了作为一名人工智能算法标注工程师的工作内容，包括如何理解和解析输入的博客信息，以及如何生成新标题、摘要、关键词和标签。重点讨论了生成内容的要求和标准，如标题的精炼、摘要的关键信息提取、关键词的选取以及标签的分类。

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dannyle
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格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于东南大学轴承故障诊断（Python代码，CNN模型）
V_shouhou6668889的博客
11-12 733
GAF的基本思想是将时序数据转换为角度矩阵，然后将这个矩阵可视化为图像。（第一个文件夹是轴承数据，第二个文件夹是齿轮数据，本次是针对轴承数据进行故障诊断）picture_CNN.py主要功能：首先利用1024的固定长度不重叠切割原始数据，生成一维样本，然后利用GAF将一维样本转变成二维图像的程序，然后利用CNN进行故障诊断。picture_CNN.py主要功能：首先利用1024的固定长度不重叠切割原始数据，生成一维样本，然后利用GAF将一维样本转变成二维图像的程序，然后利用CNN进行故障诊断。
使用格拉姆角场(GAF)将时间序列转换为图像的逆变换
weixin_40975613的博客
11-09 2357
使用格拉姆角场(GAF)将时间序列转换为图像的逆变换，可以使用GASF的主对角线重构。
代码_时间序列_序列转换成图像GAF_
10-03
把时间序列转换成图像处理，利用GAF矩阵
GAF算法：将时间序列“翻译”成图像的艺术
最新发布
2501_93687360的博客
11-01 287
这种转换不仅是一种数学上的技巧，更是一种思维上的创新，它极大地拓展了时间序列分析的工具箱，使得我们可以用“看图”的方式来理解复杂的时间动态，从而在诸多领域催生出更精准、更高效的AI解决方案。矩阵中的每个像素（i, j）的颜色深度代表了原始时间序列中第i个时间点和第j个时间点之间的某种三角函数关系。时间上的前后关系被编码在图像的像素结构中，主对角线代表了时间上的先后顺序。* 工业物联网：将传感器（如温度、振动）数据图像化，用于设备的故障预测与健康管理（PHM），通过识别图像中的异常模式来预警潜在故障。
时间序列成像-格拉姆角场（GAF）
m0_60804625的博客
04-01 6482
时间序列成像，轴承寿命预测，RUL，深度学习
格拉姆角场
Dkzlh的博客
03-15 1万+
格拉姆角场学习
格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像
m0_54007573的博客
07-02 5506
格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像
格拉姆角和场一维数据转换二维图像的方法（Matlab代码和数据）
11-30
本文件所提供的内容主要关注于一种特定的数据转换方法——利用格拉姆角和场（Gramian Angular Summation Field，简称GASF）将一维时间序列数据转换成二维图像。这种转换方法不仅适用于普通数据处理，还特别适合于与...
格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像，可以应用于故障诊断等多个领域
V_shouhou6668889的博客
12-19 253
2.代码（这里用随机生成的数据来模拟一维振动信号，利用格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像，并划分为训练集和测试集，最后利用SVM分类）
格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于故障诊断
m0_61363749的博客
08-02 7315
格抟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。...
Series2GAF:简单的时间序列编码包
05-09
关于 Series2GAF可用于将时间序列转换为Gramian角场。 Series2GAF中有许多有用的实用程序功能可用于金融研究，并将在以下各节中进行介绍。 系列2GAF 简单的时间序列编码包，专注于财务任务。 这是一个简单的示例： import numpy as np from series2gaf import GenerateGAF # create a random sequence with 200 numbers # all numbers are in the range of 50.0 to 150.0 random_series = np . random . uniform ( low = 50.0 , high = 150.0 , size = ( 200 ,)) # set parameters timeSeries = list ( random_ser
将时间序列转成图像——格拉姆角场方法 Matlab实现
weixin_41406486的博客
11-13 1万+
格拉姆矩阵是两两向量的内积组成，可以保存时间序列的时间依赖性，却不能有效的区分价值信息和高斯噪声。因此，在进行格拉姆矩阵变换之前，时间序列需要进行空间变换，普遍的方法是将笛卡尔坐标系转换成极坐标系（半径、角度）。格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)是结合坐标变换和格拉姆矩阵的相关知识，实现将时间序列变换成图像的一种编码方法。所以对于一个时间序列。
格拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）详解
乐乐的博客
09-19 2047
格拉姆角场（GAF）是一种将1维时间序列编码为2D图像的技术，通过极坐标变换和格拉姆矩阵构建，保留时间关联性和数值特征。其核心步骤包括数据归一化、极坐标编码（将时间索引映射为半径，数值映射为角度）和构建两种格拉姆矩阵（GASF捕捉协同性，GADF捕捉差异性）。GAF的优势在于精准量化时序关联、适配图像模型、抗噪声能力强，广泛应用于故障诊断、生物信号分析等领域，可直接使用CNN等图像识别模型处理时序数据。
时序分析 42 -- 时序数据转为空间数据 (一) 格拉姆角场
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格拉姆角场基本原理，将时序数据转换为空间数据
格拉姆角场（GAF）学习记录
kiire的博客
11-14 1万+
格拉姆角场GAF记录 进入大二了（可是我还是又菜又笨），终于想到要开始写博客了。。。希望能坚持下去吧QAQ 照着老师说的了解一下格拉姆角场，不是很深，稍微记录一下，主要是想明白物理意义。让自己懂orz，以后想到什么补充什么。 我自己也啥都不懂qwq，欢迎大佬指正交流。 一下都用某用户某月31天的用电量来说明吧XD 描述 了解来源于： https://arxiv.org/pdf/1506.00327v1.pdf https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39679367/article/det
用于财务预测的深度学习和时间序列到图像编码
weixin_46800709的博客
02-20 525
这一方面，再加上这类数据的高度波动，使得现有技术中非常流行的非常高效的分类工具无法使用，比如众所周知的卷积神经网络（CNNs）模型，如Inception、ResNet、AlexNet等。自金融市场出现以来，人们一直在努力构建能够在不久的将来提供有关股价变化的见解和信息的工具，从而增加投资合适公司的可能性[1]从那时起，市场变得更大了，可用的金融预测工具达到了前所未有的效率。这主要是因为股票价格往往受到难以预测的因素的影响，如政治事件、其他股票市场的行为，以及最后但并非最不重要的投资者心理[2];
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