时序数据特征提取时间序列的表示方法分段线性表示分段线性表示符号化聚合近似时间序列的相似性度量方法Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ距离动态时间弯曲符号化距离基于模型的距离度量方法时间序列的特征提取方法基于统计特征的分类特征提取基于构建模型的分类特征提取基于变换的分类特征提取基于分形理论的分类特征提取 特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性
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2024-01-30 00:09:49
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时钟的时序特性
主要分偏移、抖动、占空比失真3点，对于低速设计，基本上不用考虑这些特征，但高速设计中时钟本身造成的时序问题非常普遍。
1.时钟偏移
时钟信号的延时与时钟线的长度及被时钟线驱动的时序单元的负载电容的个数有关，由于时钟线长度及负载不同，会导致时钟信号到达相邻两个时序单元的时间不同（差值），于是产生所谓的时钟偏移。时钟偏移是永远存在的。
为了消除这类现象发生，在FPGA设计中主要
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2023-08-28 23:20:26
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时序分析时FPGA设计中永恒的话题，也是FPGA开发人员设计进阶的必由之路。慢慢来，先介绍时序分析中的一些基本概念。1. 时钟相关 时钟的时序特性主要分为抖动（Jitter）、偏移（Skew）、占空比失真（Duty Cycle Distortion）3点。对于低速设计，基本不用考虑这些特征；对于高速设计，由于时钟本身的原因造成的时序问题很普遍，因此必须关注。1. 时钟抖动 (clock jit
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2024-04-28 10:17:32
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# Python 时序特征衍生模块
## 介绍
时序数据是指按照时间顺序排列的数据集合，例如股票价格、气温变化、用户行为等。对时序数据进行分析和建模可以帮助我们理解数据的趋势、周期性、异常点等特征，从而进行预测和决策。Python 时序特征衍生模块是一个强大的工具，用于从时序数据中提取有价值的特征。
## 安装
首先，我们需要安装 Python 时序特征衍生模块。可以使用 pip 命令进行
原创
2023-12-08 06:50:56
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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
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2024-06-18 12:13:50
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慢特征分析（slow feature analysis,SFA）是 wiskott 在2002年的一篇论文里提出来的无监督学习方法,它可以从时间序列中提取变化缓慢的特征，被认为是学习时间序列最显著特征的一种方法。这里只讲述SFA应用于线性问题时的模型和解法，其对于非线性问题的应用，是基于线性模型并结合核函数来进行优化的。 目录一.慢特征分析模型的数学描述二.慢特征模型的求解三、更多资源下载 一.慢
最近在做时间序列的项目，所以总结一下构造的特征的方法和一些经验。先放上大纲：1.时间特征1.1 连续时间持续时间：浏览时长；间隔时间：购买/点击距今时长；距离假期的前后时长（节假日前和节假日后可能会出现明显的数据波动）；1.2 离散时间年、季度、季节、月、星期、日、时 等；基本特征，如果用 Xgboost 模型可以进行 one-hot 编码；如果类别比较多，可以尝试平均数编码（Mean Encod
原创
2021-02-04 20:15:33
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时间序列特征构造的奇技淫巧
原创
2021-07-12 17:03:43
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最近在做时间序列的项目，所以总结一下构造的特征的方法和一些经验。
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2022-10-19 17:19:26
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最近工作中遇到了时序预测问题，查询了部分博客找到部分特征工程的处理过程，感觉还可以分享一下：原始数据的检测（波动，平稳性，周期，方差等）和时间序列的预测代码参考：本文的内容主要来源于博客：本人做了适当的注释和补充。https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 英文不错的读者可以前
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[
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2024-09-21 07:36:13
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1.什么是时序分析时序分析本质就是一种时序检查，目的是检查设计中所有的D触发器是否能够正常工作，也就是检查D触发器的同步端口（数据输入端口）的变化是否满足建立时间（Setup）和保持时间要求（Hold）;检查D触发器的异步端口（异步复位端口）的变化是否满足恢复时间要求（Recovery）和移除时间要求（Removal）。2.时序分析的类型时序分析包括静态时序分析（STA）和动态时序分析。动态时序分
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2024-01-29 15:41:51
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# 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。
原创
2024-07-03 04:01:14
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首先，我们应该对FPGA内部的工作方式有 一些认识。FPGA的内部结构其实就好比一块PCB板，FPGA的逻辑阵列就好比PCB板上的一些分立元 器件。PCB通过导线将具有相关电气特性的信号相连接，FPGA也需要通过内部连 线将相关的逻辑节点导通。PCB板上的信号通过任何一个元器件都会产生一定的延时，FPGA的信号通过逻辑门 传输也会产生延时。PCB的信号走线有延时，FPGA的信号走线也有延时。这就带
在数据分析的领域，尤其是时间序列分析中，皮尔逊相关系数是一个非常重要的工具。它用于量化两个时序特征之间的线性关系。本文将深入探讨如何在 Python 中应用皮尔逊相关系数进行时序特征分析，并从多个维度进行深入剖析。
### 适用场景分析
在实际的业务场景中，我们常常需要评估两个时间序列间的关联性。例如，金融市场中股价与市场指标之间的关系、气象数据中温度与湿度之间的关系，甚至在物联网设备中不同传
一、单体应用架构概念一个归档包（可以是JAR、WAR、EAR或其它归档格式）包含所有功能的应用程序，通常称为单体应用。 而架构单体应用的方法论，就是单体应用架构。二、单体架构示意图三、单体应用架构的优缺点1. 优点便于共享：单个归档文件包含所有功能，便于在团队之间以及不同的部署阶段之间共享。易于测试：单体应用一旦部署，所有的服务或特性就都可以使用了，这简化了测试过程，因为没有额外的依赖，每项测试都
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2023-08-01 19:16:10
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深浅拷贝这个概念只要时间一长不用，立马就会混乱，也真是让人愁的慌?下面的案例就很好的讲述了赋值、浅拷贝和深拷贝的概念，让我们一起来康康吧~ 先说赋值,赋值就是一个容器有多个标签lst = [1,2,3,[6,7,8]]我们在程序这样写,当成程序执行完这两行的时候,内容空间发生的变化就是下图:一个列表用两个标签,通过标签lst 找到的和标签lst1找到的是同一个,图中的那些一长串数字就是内
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2024-06-04 13:51:53
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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,
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2024-10-24 08:50:19
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时间序列可预测性度量 时间序列可预测性度量1.序列长度2.缺失值占比3.变异系数(cv)4.平稳性5.周期性6.复杂性总结 关于时间序列是否可预测性的问题，之前零碎的思考过，现结合过往的项目经验，整理如下，抛砖引玉。先从简单易理解的入手。是否容易预测，不是能否预测的问题，而是是否可以精确预测。精确一词，用业界最常用的MAPE度量：1.序列长度针对时序数据，一般首先会关注序列的长度，较短序列意味着数
HTNE是北航老师提出的针对时序网络(temporal network)嵌入的一个模型，论文发表在2018年KDD上。时序网络，即网络是随时间动态变化的（节点和边会增加或减少）。文章研究了时序网络的embedding问题，旨在建模网络的时序形成模式，从而提升网络embedding的效果。文章通过节点的邻居形成序列（neighborhood formation sequence）建模节点的演变过程，
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2024-04-29 14:16:28
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