Python
实现基于格拉姆角和场
Gramian angular summation field
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能技术的迅猛发展，时间序列数据分析已成为众多领域中的关键技术之一。时间序列数据广泛存在于金融市场、医疗监测、工业控制、气象预测、交通管理等领域。如何有效地从一维时间序列数据中提取深层次的时空特征，进而实现更准确的分类、预测和异常检测，是当前研究的热点与难点。传统的时间序列分析方法多依赖于统计学指标和频域变换，虽然在一定程度上能够揭示数据的时序规律，但在捕捉复杂非线性动态特性和全局时空依赖关系方面存在局限。
近年来，基于图像转换的时间序列分析方法逐渐兴起，这类方法通过将一维时间序列转换为二维图像，充分利用二维卷积神经网络（CNN）在空间特征提取上的优势，实现了显著的性能提升。格拉姆角（Gramian Angular Fields, GAF）是一种经典的时间序列图像转换技术，其核心思想是将时间序列映射到极坐标系后，通过角 ...