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实现基于
SP符号递归图（
Symbolic recurrence plots
）一维数据转二维图像方法的详细项目实例
项目背景介绍
在现代信号处理、时序数据分析及图像识别领域，将一维时间序列数据有效地转换为具有区分度的二维图像形式，是实现数据挖掘和机器学习模型输入优化的重要手段之一。符号递归图（
Symbolic Recurrence Plots
，简称SP图）是一种结合符号化方法和递归图理论的数据可视化技术，能够将时间序列的动态结构显式呈现为图像，从而捕捉系统的非线性特征、重复模式与时序行为。该方法不仅在物理、金融、医学等多个领域显示出强大表现力，还能在降维、特征提取及深度学习模型图像输入层构建方面发挥关键作用。
传统的递归图方法关注点在于原始信号点之间的欧式距离关系，而
SP图则在此基础上引入符号化处理，将连续值时间序列通过分段归一化与阈值划分，转换为有限符号序列，使得其在面向分类与聚类任务时具有更强鲁棒性与更高的信息浓缩度。尤其在处理非平稳序列、噪声干扰明显的实际信号中，
SP图通过对局部相似性与结构性进行聚焦，更有利于模式识别及模型泛化能力的提升。
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