使用格拉姆角场(GAF)以将时间序列数据转换为图像

已于 2022-06-27 15:22:33 修改
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文章标签： python 图像处理
于 2022-06-27 15:22:04 首次发布
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dannyle
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使用格拉姆角场(GAF)将时间序列转换为图像的逆变换
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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。
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）
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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。
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时间序列成像-格拉姆角场（GAF）
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格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像
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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）
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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并应用于凯斯西储大学轴承故障诊断（Python代码，CNN模型）
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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。GAF的一种常见用法是在机器学习任务中，将时间序列数据转换为图像特征，然后使用这些特征进行分类、回归或聚类等任务。picture_CNN.py主要功能：首先利用1024的固定长度重叠切割原始数据，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。CWRU数据集，每份负载数据集以四分类为例：正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障，也可以考虑故障尺寸，自己改成十分类）对项目感兴趣的，可以关注最后一行。
【时间序列预测】 MATLAB 实现基于GAF（格拉姆角场）进行时间序列预测模型的项目详细实例（含模型描述及示例代码）
04-18
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的GAF（格拉姆角场）时间序列预测模型。首先阐述了时间序列预测的重要性及其面临的挑战，特别是传统线性模型难以处理现代复杂数据的问题。GAF方法通过将时间序列数据映射到...
Series2GAF:简单的时间序列编码包
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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
格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于故障诊断
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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。...
将时间序列转成图像——格拉姆角场方法 Matlab实现
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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。
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
用于财务预测的深度学习和时间序列到图像编码
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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];
格拉姆角场（GAF）学习记录
kiire的博客
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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
【CNN分类】基于格拉姆角场GAF结合卷积神经网络的故障诊断附matlab代码 2023新算法
matlab_dingdang的博客
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多输入单输出 (MISO) 预测在许多实际应用中至关重要，例如故障诊断、异常检测和预测性维护。本文提出了一种基于格拉姆角场 (GAF) 和卷积神经网络 (CNN) 的 MISO 预测方法。GAF 用于提取输入数据中的局部特征，而 CNN 用于学习这些特征之间的关系并生成预测。该方法在故障诊断任务上进行了评估，实验结果表明其具有良好的预测精度和鲁棒性。引言MISO 预测是指基于多个输入变量预测单个输出变量的任务。它在许多领域都有着广泛的应用，例如故障诊断、异常检测和预测性维护。
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