SOFTX_2020_1：时间序列特征提取

SOFTX_2020_1：时间序列特征提取

SOFTX_2020_1 An intuitive library to extract features from time series. To cite this software publication: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352711020300017 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/SOFTX_2020_1

项目介绍

在时间序列数据分析中，特征提取是一项关键任务，它能够帮助我们更好地理解数据的本质特征。SOFTX_2020_1，即Time Series Feature Extraction Library（TSFEL），是一个开源的Python库，旨在帮助研究人员在没有大量编程工作的情况下，进行时间序列数据的探索性特征提取。

TSFEL提供了两种使用方式：在线和离线。在线方式依赖于Google Colab和Google Sheets提供的用户界面，无需安装即可使用。对于高级用户，可以通过安装Python包来充分利用TSFEL的功能。

项目技术分析

TSFEL是一个针对时间序列数据优化的库，它能够自动提取超过60种不同的特征，涵盖统计、时间和频谱领域。这些特征包括但不限于频谱质心、能量、熵、最大值、平均值、标准差、斜率等，为研究人员提供了丰富的数据洞察角度。

库的核心是time_series_features_extractor函数，它根据配置文件提取指定的特征。用户可以通过预定义的配置文件来提取所有可用的特征，也可以自定义配置文件以满足特定的需求。

在技术实现上，TSFEL具有以下特点：

• 直观快速部署和可重现性：提供交互式UI，方便用户进行特征选择和定制。
• 计算复杂度评估：在提取特征前，可以评估计算工作负载。
• 详尽的文档：每个特征提取方法都有详细的说明。
• 单元测试：为每个特征提供单元测试，确保功能的正确性。
• 易于扩展：添加新的特征非常简单，鼓励用户贡献自定义特征。

项目及技术应用场景

TSFEL广泛应用于各种时间序列数据的分析，如金融市场数据、物联网传感器数据、生物医学信号等。以下是几个典型的应用场景：

1. 金融市场分析：通过提取股票价格或交易量的时间序列特征，可以帮助金融分析师更好地理解市场趋势和预测价格变动。
2. 健康监测：在生物医学信号处理中，如ECG或EEG信号，特征提取有助于识别异常行为，从而进行疾病诊断。
3. 工业4.0：在制造业中，时间序列特征提取可以用于预测设备维护，提高生产效率和降低成本。

项目特点

TSFEL具有以下显著特点：

• 全面性：覆盖了从统计、时间到频谱的多个领域的特征，为用户提供全面的视角。
• 高效性：计算复杂度评估功能让用户能够在提取特征前预估资源消耗，优化计算过程。
• 灵活性：易于扩展的设计允许用户根据需要添加新特征，满足特定场景的需求。
• 可定制性：交互式UI允许用户自定义特征提取过程，更好地适应不同的数据集和分析目标。

总结来说，SOFTX_2020_1（TSFEL）是一个功能丰富、易于使用且高度可定制的开源时间序列特征提取库。无论您是金融分析师、医疗研究人员还是工业工程师，TSFEL都能为您提供强大的工具，帮助您从时间序列数据中提取有价值的信息。通过使用TSFEL，您可以节省大量的编程时间，并专注于数据分析的核心任务，从而加速您的科研工作。

SOFTX_2020_1 An intuitive library to extract features from time series. To cite this software publication: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352711020300017 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/SOFTX_2020_1