时间序列分割：从模式识别到事件检测

在之前的文章中，我们探讨了时间序列的预测、异常检测、分类和聚类。然而，在某些应用中，我们需要将时间序列分割成不同的阶段或事件。例如，在医疗领域，可以将心电图分割为不同的心跳阶段；在工业领域，可以将传感器数据分割为设备的不同工作状态。本文将深入探讨时间序列分割的流程，包括模式识别、事件检测以及分割方法，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

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1. 时间序列分割的基本概念

时间序列分割的目标是将时间序列数据划分为多个片段，每个片段代表一个特定的阶段或事件。常见的时间序列分割方法包括：

• 基于规则的方法：通过设定阈值或规则进行分割。
• 基于模型的方法：使用统计模型或机器学习模型进行分割。
• 基于深度学习的方法：使用深度神经网络进行分割。

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2. 基于规则的时间序列分割

基于规则的方法是最简单且常用的分割方法，适用于具有明显特征的时间序列。

2.1 阈值分割

通过设定阈值将时间序列分割为不同的片段。

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