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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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
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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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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长短时记忆网络LSTM在针对短时时间序列预测问题上近来年受到大家的关注，但由于该方法为深度学习方法，通常面临着众多超参数的影响，而众所周知，关于深度学习超参数的设置并没有一直明确的指导方针，大多采用经验方法，比如学习率1e-3,1e-4啥的，迭代次数根据loss曲线的变化等进行设置，这种方法说简单的就是无限尝试，找到效果比较好的一
第九章 时序数据 # 导入需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像UsageError: unrecognized arguments: # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像【注意】右括号
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2023-12-11 18:47:24
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高频时间序列的处理中，经常会用到滑动，偏移，聚合，转置，关联等操作。譬如说我想对一个某指标列用过去一个小时的数据的均值来做平滑处理，又或者想找到每一个时刻，该指标一个小时前的相应的指标值。如果序列中每个指标的间隔是相等的而且中间没有缺失数据，譬如说0.5s，3s，那么我们可以把时间窗口转化成固定记录条数的窗口，基本上常用的数据分析软件语言都可以完成滑动窗口函数功能。如果条件不能满足，就变成了比较复
字典学习在图像和信号处理中是一种重要的算法，常常用于图像去噪、分类等，其中图像去噪可以认为是一种无监督学习技术。接下来简单介绍字典学习原理，并使用Python进行灰度图像去噪。 1 字典学习 灰度图像可以认为是二维信号，可以使用冗余字典和该字典下的稀疏编码来表示。
字典学习就是根据已知的数据找到合适的字典和其对应的稀疏编码，使误差尽可能的小。矩阵使用冗余字典和稀疏编码表示如图
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2023-08-21 10:28:47
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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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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
产品简介TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database)，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库 (Database) 功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少
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2023-12-13 21:40:07
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标签PostgreSQL , 时序数据 , rrd , rrdtool , round robin database , 自动压缩 , CTE , dml returning , 环比 , 同比 , KNN 背景时序数据库一个重要的特性是时间流逝压缩，例如1天前压缩为5分钟一个点，7天前压缩为30分钟一个点。PostgreSQL 压缩算法可定制。例如简单的平均值、最大值、最小值压缩，或者基于旋转门
# 图片去噪方法 in Python
在现代图像处理领域，去噪声是一项至关重要的任务。图像在采集过程中，往往会受到各种噪声的影响，例如传感器的随机误差、环境因素、信号干扰等。去噪声的目标是提升图像的质量，使其更具可读性和可用性。本文将介绍几种常用的图片去噪方法，并提供基于Python的实现示例。
## 1. 噪声的类型
在深入去噪算法之前，我们首先了解一下常见的噪声类型：
- **高斯噪声
# Python实现时序数据拟合的详细指南
时序数据拟合是机器学习和数据科学中的重要任务，尤其在处理时间序列数据时，如股市数据、气象数据或经济指标等。本文将带你逐步了解如何在Python中实现时序数据拟合，涵盖每个步骤的具体代码和注释。
## 流程概要
为了更清晰地理解整个过程，这里列出了实现时序数据拟合的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Python 时序数据拟合的科普
时序数据（Time Series Data）是按时间顺序排列的数据，通常用于分析某一变量随时间变化的趋势。在许多场景中，我们希望通过历史数据预测未来的趋势。例如，股票价格、气象数据、销售量等，都是时序数据的典型应用。Python 提供了很多工具来处理和拟合时序数据，其中 `pandas`、`numpy` 和 `statsmodels` 等库尤其常用。
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原创
2024-09-02 05:28:25
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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
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2024-05-03 21:43:19
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作者：飞浪feilang 1. 准备工作tushare是一个第三方财经数据接口包，需要安装包并完成注册。安装tushare包pip install tushare为防恶意调用接口数据，官方()需要新用户完成注册、提高积分(例如达到200)、取得访问权限token ID，例如：1797f6915fbc1e612c33c6ed4cf85a2b7b349d85db80bf08603
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2024-08-06 12:05:37
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时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，
# Python 时序数据扩充指南
时序数据扩充是机器学习和数据分析中的一个重要步骤，尤其在处理时间序列数据时。通过适当的扩充，我们可以提升模型的效果，避免过拟合。本文将指导你如何在 Python 中实现时序数据的扩充。
## 整体流程
在进行时序数据扩充时，我们通常会遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
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| 1 | 数据准备：加载和预处理时序数据。
