同样也要对时间特征进行提取柱塞泵振动信号是一种时序信号，它包含了随时间变化的信息，而传统的卷积神经网络（CNN）主要用于处理图像等具有空间结构的数据，因此在处理时序信号时可能会忽略掉重要的时序特征。为了更有效地处理时序数据，可以考虑以下一些方法：适用于时序数据的神经网络模型：针对时序数据，可以使用一些专门设计用于处理序列数据的神经网络模型，例如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。这
Python爬虫入门——数据提取与清晰策略正则表达式表达式说明.除了\n和\r的所有字符\d数字\D非数字\w数字字母和下划线\W非数字字母和下划线\s空格（包括制表符、换页符）--------------------------------------------------------------------[a-z]小写应为字母[a-zA-Z0-9]大小写英文字母与数字[123]数字123[
一，算法概述1、主要思想：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述算法，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。在一幅图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。其本质为：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛
转载
2024-01-08 18:07:53
377阅读
# 时序数据特征提取与分析：tsfresh 库介绍
在数据科学和机器学习领域中，时序数据是一种常见的数据类型，例如价格、气象数据、传感器采集数据等。在对时序数据进行分析时，我们通常需要提取出有意义的特征来描述数据的结构和特点，以便用于建模和预测等任务。tsfresh 是一个用于时序数据特征提取的 Python 库，它提供了丰富的特征提取方法和工具，帮助用户快速有效地对时序数据进行特征工程。
数据挖掘的主要任务是分类、聚类、关联分析、预测、时序模式和偏差分析。 （一）C4.5 算法C4.5算法是机器学习中的一种分类决策树算法，其核心是ID3 算法，C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝；【剪枝有两种方式：1、先构造后剪枝；2、
转载
2023-11-13 14:06:38
259阅读
目录1、工业时序数据的定义及作用2、工业时序数据的典型特点3、工业时序数据库与传统数据库的比较4、工业时序数据库基本要求5、工业时序数据处理面临的挑战6、时序数据处理工具（系统）需具备的功能7、时序数据处理流行工具8、工业时序数据的应用8.1 智慧工厂智能应急指挥和融合通信调度8.2 设备智能运维随着工业物联网的快速发展，工业企业在生产经营过程中会采集大量的数据，并进行实时处理
背景：随着互联网的高速发展、大数据的迅速膨胀和物联网的飞速崛起，我们发现生活和工作中的大部分数据渐渐和时间产生了关联。比如运动的实时步数、每天的收盘价格、共享单车的设备状态等等。为了存储这些与时间相关的数据，积极拥抱物联网时代，各大企业纷纷推出自家的时序数据库。本文将对时序数据库的基本概念、应用场景及腾讯时序数据库CTSDB做简要介绍。 什么是时序数据库 1. 时序数据1.1 什么
本文主要是对时序数据挖掘当前研究的综述，翻译原文（Esling2012）索引为：Esling P, Agon C. Time-series data mining. ACM computing surveys (CSUR). 2012, 45(1): 12.摘要：根据时间进行的测量存在于大部分科学领域中．由这些观测值组织而成的数据，我们称之为时间序列数据．挖掘时间序列数据的目的是，从这些数据模型中
前言 Apache IoTDB 社区在 2022 年 3 月发布的 0.13.0 版本中有这样一条：支持 aligned timeseries（对齐时间序列），今天介绍一下这个功能的来龙去脉。设备与传感器 &nb
转载
2023-12-18 22:23:38
148阅读
目录一、当前主流的时序数据库二、主流时序数据库分析1、Influxdb2、Timescale3、Apache Druid4、Kdb+5、Graphite6、RRDtool7、OpenTSDB8、Prometheus9、DolphinDB10、IoTDB11、QuestDB12、TDengine13、云厂商三、选型 因为个人用的go，所以调研及对比主要针对适配了go语言的数
论文解读 ——TimesNet 模型论文一：TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS 论文：https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oqtu文章解读本文是2023年2月ICLR发表出来的一篇关于深度学习的预测模型，该模型围绕时序变化建模展开，设计提出了时序基础模型TimesN
# 时序数据预测与机器学习库
时序数据预测是数据科学中一个颇具挑战性且重要的课题。无论在金融市场、天气预报，还是设备故障预测等领域，准确地预测未来的趋势都是至关重要的。近年来，随着机器学习和深度学习的迅速发展，许多工具和库为我们提供了优化时序数据预测的强大功能。本文将介绍一些常用的时序数据预测机器学习库，并通过示例展示其应用。
## 什么是时序数据？
时序数据是根据时间顺序收集的数据。它通常
# 机器学习中的JSON数据特征提取：科普与实践
在当今数据驱动的世界中，机器学习已成为一种强大的工具，用于从大量数据中提取有价值的信息。JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，广泛用于存储和传输数据。本文将介绍如何在机器学习项目中提取JSON数据的特征，并提供一些实用的代码示例。
## 理解JSON数据
JSON数据通常以键值对的形式组
前言 本文对计算机视觉传统方法中的一些特征提取方法进行了总结，主要包括有：SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)、SURF、ORB、LBP、HAAR目录[1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图） [3] SIFT和HOG的比较 [4] SIFT/HOG与神经网络特征提取的比较 [5] 其他传统特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）
时间序列数据异常点是指序列中模式存在不一致的点（如突然的上升或下降，趋势改变，层级变换，超出历史最大值/最小值）。时序数据的异常检测旨在快速准确的找到这些异常点。按照算法的监督方式区分，时序异常检测可以分为有监督，无监督以及弱监督三类。其中，有监督的方法将异常检测转化为二分类问题，正常数据为一个类，异常数据为一个类。这样可以直接利用现成的分类算法。但是需要人工标记异常数据，在许多实际应用中往往不太
转载
2023-10-03 14:14:40
163阅读
本文尝试应用ARIMA时间序列模型对具有明显季节规律的月度时序数据进行预测，样本数据来源于本人项目工作中的某地区某行业电量（已脱敏处理），外加搜集了部分外部宏观经济、气象数据，时间跨度2017年1月至今。思路：将原始时序数据进行周期分解为趋势部分+周期部分+残差部分，趋势部分应用ARIMA建模预测，周期部分取历年月均值，残差部分计算残差上界、残差下界并应用Lasso回归模型基于外部影响因素建模预测
使用 ToWorkspace 工具从 Simulink 直接转移过来的数据为时序数据，可以直接使用 plot(X) 绘图，如下图所示。但无法直接与列向量数据放在一起画图，因此需要先进行数据的提取。访问 timeseries 数据样本全页折叠语法tsdata = getdatasamples(ts, ind)说明tsdata = getdatasamples(ts,ind) 返回对应于 ind 中索引的 timeseries 对象 ts 的数据。tsdata 中的数据对应于 ts.time(ind
原创
2021-08-10 15:18:55
271阅读
文章目录时域特征提取频域特征提取时-频域特征提取参考资料 在面对工业中的传感器采集到的高维的信号，如振动信号，通常需要对数据进行统计特征提取，以进行降维。对于这类时序信号，常用的有时域、频域和时-频域特征提取方法。本次对这三个方面的特征提取代码进行一下总结，并以IEEE PHM 2012 挑战赛的轴承数据集中的Bearing 1_1 的数据进行示例。Bearing 1_1的数据维度为(2803,
使用 ToWorkspace 工具从 Simulink 直接转移过来的数据为时序数据，可以直接使用 plot(X) 绘图
原创
2022-04-18 16:39:00
534阅读
使用 ToWorkspace 工具从 Simulink 直接转移过来的数据为时序数据，可以直接使用 plot(X) 绘图，如下图所示。但无法直接与列向量数据放在一起画图，因此需要先进行数据的提取。访问 timeseries 数据样本全页折叠语法tsdata = getdatasamples(ts, ind)说明tsdata = getdatasamples(ts,ind) 返回对应于 ind 中索引的 timeseries 对象 ts 的数据。tsdata 中的数据对应于 ts.time(ind
原创
2021-08-13 12:09:28
410阅读
