一、收集、预处理数据收集：使用R包TSA的数据集，描述数据的基本统计特征【均值、方差、原始时序图】数据预处理：因为数据来源可靠，故针对数据预处理只做空缺值检查，其基本检测方法如下：
根据时间起点与时间终点以时间粒度确定的总的时间点数；将TSA的数据co2中数据映射到刚才确定的时间轴上，空缺的地方赋值为Null；针对值为Null的时间点，用该点两侧的时间点对应取值的平均值为其重新赋值；二、平稳
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2024-01-29 02:32:02
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之前的章节在介绍时序数据的时候基本上时间作为index，提供values值产生了Series数据，一般时序index和values一一对齐，现实使用pandas处理数据会发现数据value和index存在位置差，需要将values前移或整体后移，这个时候可以借助pandas的shift函数来移动一下数值数据values.有的时候会发现index过密，想缩短时间学列的间隔值，这个时候可以考虑用asf
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2023-11-24 16:56:20
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1. 时间序列数据1.1 概念时间序列是一个非常重要的概念，在统计学、经济学、社会科学、物理学等许多领域都有广泛的应用。从专业定义上来讲：时间序列是按时间顺序排列的数据集合。这些数据可以在任何时间间隔（例如，每秒、每分钟、每小时、每天、每月、每年等）观察和收集。在统计学中，时间序列分析包括了一系列用于分析时间序列数据的方法，目的是提取出数据中的有意义的统计信息并对未来进行预测。通俗的解释一下：我们
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2024-07-10 13:25:40
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应用场景介绍通过前几篇文章的介绍，我们已经能预测出影响某种行为的因素有哪些，并且根据这些因素综合挖掘出我们的最优客户群体（将会购买自行车），这也是上面介绍的几种算法的长项，但是会不会觉得从大数据中获取的信息太少了点，与很多问题仅仅通过上面几种算法是推算不出来的，但这些信息恰巧是上层领导关注的，比如说：1、作为数据分析人员，你能不能根据以往的销售情况预测出明年的销售业绩？这样的问题怎么解决？有哥们会
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2024-02-05 13:20:35
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1、什么是噪声？ 我的一个初中同学，说他成绩差的原因是家里没有好的学习环境。他爸爸经常招呼一帮人在家喝酒，说笑声、唱歌声，让他很烦。更可恶的是那帮人互相吹捧和自我吹捧得异常陶醉，这些人的噪声让他无法忍受，如下图所示。 那么大家知道噪声是什么吗？ 繁忙的街道上两人说话，距离略微远一点就无法正常交流了。这样的环境下说话会受到哪些影响呢？ 往来汽车的滴滴声(人类之外的嗓声)、人群的嘈杂声(人
在时序分析当中，有些基础概念还是要认真了解的，时钟抖动（Clock Jitter）和时钟偏移（Clock Skew）经常容易混淆。时序设计中，对于时钟的要求是非常严格的，因此FPGA中也有专用的时钟管脚，对应着专用的时钟区域BUFG BUFH BUFR。但是实际当中信号并没有那么完美，会出现时钟抖动（Clock Jitter）和时钟偏移（Clock Skew）。抖动(jitter)，就是指两个时钟
使用工具：Corel VideoStdio 2018（会声会影2018，其他版本不是太老的话应该都有这功能，注，此软件为科亿尔公司开发，并不是马克丁所申请的那款V1.0的空头知识产权软件，不知道马克丁公司的人为什么老是拿着一张空头软件知识产权证书去投诉，人家用的科亿尔公司开发的软件，又不是你开发的空头软件，你的那份儿知识产权证书仅仅是软件名字与别人高度相似，这样的知识产权证书不知道怎么审核通过的，
图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决方案，实际应用中，更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡，再一次验证了我老师的一句话：
所有的工程问题最后都是最优化问题。
好了，废话不多说，来看看效果比较好的去噪算法吧。
噪声模型
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压
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2023-09-30 09:05:14
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机器学习在图像处理中有非常多的应用，运用机器学习（包括现在非常流行的深度学习）技术，很多传统的图像处理问题都会取得相当不错的效果。今天我们就以机器学习中的字典学习（Dictionary Learning）为例，来展示其在图像去噪方面的应用。文中代码采用Python写成，其中使用了Scikit-learn包中提供的API，读者可以从【2】中获得演示用的完整代码（Jupyter notebook）。一
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2024-07-25 20:12:15
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# 深度学习去噪方法的实现指南
## 引言
随着数据科学和人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为处理和分析数据的重要工具。而在图像处理领域，去噪是一个重要的应用场景。本文将详细介绍如何使用深度学习去噪方法，从基础知识到代码实现，帮助你一步步掌握这个技术。
## 流程概览
下面是我们需要经过的步骤概览：
| 步骤 | 描述
一、背景 随着移动互联网、物联网、大数据等行业的高速发展，数据在持续的以指数级的速度增长，比如我们使用手机访问互网络时的行为数据，各种可穿戴设备上报的状态数据，工厂中设备传感器采集的指标数据，传统互联网公司的监控数据等。实际上，这些按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据都是时序数据（Time Series），它普遍存在于互联网、物联网、IT基础设施中。 得益于软硬件技术的快速发展，处理如此庞大的
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2024-07-11 23:07:25
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时序数据深度学习是一个复杂而充满挑战的领域，尤其在处理具有时间特征的数据时。本文将通过具体的问题背景、错误现象、根因分析和解决方案，深入探讨如何有效解决时序数据深度学习中的常见问题。
## 问题背景
在金融行业中，用户通常需要预测股市的变化，模型需基于过去的交易数据进行预测。这就涉及到时序数据深度学习的应用。用户在使用此类模型时，常常会遇到模型预测效果不佳的情况，造成股市预测的失误。
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为实现发电、输电、变电、配电、用电的实时智能联动，电力行业开始在传统业务之上构建信息网络、通讯网络、能源网络，运用云计算、物联网等新兴技术，大力发展数字化、信息化、智能化。在应对海量时序数据处理需求时，如关系型数据库、工业实时库、Hadoop 大数据平台在内的传统数据库解决方案问题重重，严重阻碍数字化进程。在此背景下，一些企业开始尝试进行数据架构改造，选择适合的时序数据库（Time Series
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇）
前言本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测，并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性，
1、非局部平均去噪 该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是，它利用了整幅图像来进行去噪，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均，能够比较好地去掉图像中存在的高斯噪声。这种算法比较耗时,但是结果很好。对于彩色图像,要先转换到 CIELAB 颜色空间,然后对 L 和 AB 成分分别去噪。1.1、提供四种方法cv2.
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2023-07-11 14:02:32
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# 深度学习中时序数据降噪的方法
## 引言
在现实世界中，我们常常面临着大量的时序数据。这些数据可能来源于气象监测、金融交易、医疗记录等领域。然而，这些数据常常受到噪声的影响，这可能会导致模型的性能下降。为了解决这一问题，深度学习技术被广泛应用于时序数据的降噪任务。本文将介绍几种常用的降噪方法，并提供相应的代码示例。
## 时序数据降噪的重要性
降噪是一项至关重要的任务，这有以下几个原因
# 深度学习去噪方法比较
## 1. 流程概述
在深度学习领域，去噪是一个非常重要的任务，它可以帮助我们提高模型的性能和泛化能力。本文将介绍几种常见的深度学习去噪方法，并比较它们的效果。
## 2. 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：准备带有噪声的数据集 |
| 2 | 搭建模型：选择适合的深度学习模型 |
| 3 | 训练模型：使用带有
原创
2024-04-19 06:14:07
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前言：最近研究汽车碰撞的加速度信号，在信号的采集过程中难免遇到噪音，导致信号偏差，为了更好的反映系统情况，故常需要信号去噪，本文分享一些常用信号平滑去噪的方法。关键字：信号；去噪；Matlab信号在实际测量中，难免会混入各种噪声。通常我们希望去除高频的随机噪声，或者是偏离正常测量太大的离群误差，以获得低频的测量数据。下面介绍几种常用的信号平滑去噪的方法。1、移动平均法滑动平均法(moving av
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2024-01-11 10:36:46
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常用的图像去噪方法：
①高斯滤波：
高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的
加权平均灰度值
去替代模板中心像素点的值。 不同位置不同的权值，越靠近邻域中心权值越
大(?)。
2.高斯滤波技能平滑噪声，
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2023-11-10 19:04:44
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关于时序分析： 我们跟随时间的脚步，试图解释现在、理解过去、甚至预测未来........ 简介： 时间序列是一种重要的高维数据类型，它是由客观对象的某个物理量在不同时间点的采样值按照时间先后次序排列而组成的序列，在经济管理以及工程领域具有广 泛&
