基于特征的时间序列信号表示方法

摘要

cqvip:为实现时间序列信号特征的预处理,提出一种基于特征协方差矩阵的时间序列信号表示方法。以一维时间序列数据为输入,计算每一采样时刻的点值、邻域差值、累加值、均差值、秩以及时间索引值等特征,组成点特征向量,将不同时刻的点特征向量依次带入黎曼流形空间,从而实现从一维采样数组到二维特征矩阵的转换;利用矩阵内含的时间序列局部和全局特征信息,计算二维特征矩阵的协方差矩阵,从而建立基于协方差矩阵的时间序列信号表示方法。为验证方法在特征表示方面的有效性,文中将其用于时间序列信号的相似度度量计算,实验结果表明,相比动态时间规整(DTW)、形状变换(ST)及其尺度不变特征变换(SIFT),文中算法总体分类性能为最佳,表明具有高效的特征表示性能。