Advertisement

SAX符号化序列的示例源码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
SAX符号化序列范例源码--------------------timeseries2symbol.m:-------------------- 该函数接收时间序列数据并将其转换为字符串。 提供了两种转换方式：1. 将整个时间序列转换为一个字符串；2. 使用滑动窗口，提取子序列并将这些子序列转换为字符串。 对于第一种方式，只需输入时间序列的长度作为“N”。例如，我们有一个长度为32的时间序列，想要将其转换为一个包含8个字符的字符串，字母表大小为3：timeseries2symbol(data, 32, 8, 3)。 对于第二种方式，输入所需的滑动窗口长度作为“N”。例如，我们有一个长度为32的时间序列，想要提取长度为16的子序列，使用滑动窗口进行转换，并将这些子序列转换为8个字符的字符串，字母表大小为3：timeseries2symbol(data, 16, 8, 3)。 输入：data是原始时间序列； N是滑动窗口的长度（如果不想使用滑动窗口，则使用原始时间序列的长度代替）； n是低维子序列的符号数量； alphabet_size是可用的离散符号数量。 2 <= alphabet_size <= 10，尽管 alphabet_size = 2 是一个“无用”的特殊情况。 输出：symbolic_data：符号化数据矩阵（无重复）。 如果连续的子序列具有相同的字符串，则仅记录第一个出现的实例，并将其位置存储在“pointers”中。 pointers：存储字符串的第一个出现的位点。 N/n必须是一个整数，否则程序将发出警告并中止。变量“win_size”被赋值为N/n，这表示将原始时间序列上的数据点映射到单个符号所需的数量，“压缩率”。符号化数据将以“symbolic_data”返回，其中包含子序列的指针 ----------min_dist.m---------- 此函数计算两个字符串之间的最小（下限）距离。这两个字符串的长度应相等。 输入：str1：第一个字符串 str2：第二个字符串 alphabet_size：用于构建字符串的字母表大小 compression_ratio: 原数据长度 / 有效数据长度 输出：dist: 下限距离的使用方法: dist = min_dist(str1, str2, alphabet_size, compression_ratio) 此距离度量不是用于比较字符串的最佳度量方法，如果您不打算随后访问原始数据。 因为它无法区分仅在第i个位置不同于两个字符串的字符串（通过连续字符）。 例如 min_dist between abba and abbb is zero. 然而在实践中 min_dist 函数对于分类和聚类非常有效 ，即使您不打算随后访问原始数据。 请参阅 [1]。---------sax_demo:--------- 此代码演示了 timeseries2symbol.m 中描述的第一种情况（对于第二种情况，请参见下面的示例）。 它提供了一个 SAX（符号聚合近似）逐步演示。 按下 Enter 键进行下一步操作。 使用方法：[str] = sax_demo [str] = sax_demo(data)--------------mindist_demo.m-------------- 此函数演示了 min\_dist 下限了真实的欧几里得距离。假设有两个时间系列 A 和 B 。 该演示显示了欧几里得距离和 mindist 。>> mindist\_demosax\_version\_of\_A = 3 4 2 1 1 3 4 2sax\_version\_of\_B = 1 1 3 4 3 1 1 4euclidean\_distance\_A\_and\_B = 10.9094ans = 5.3600 ---> This is the mindist 这是一种衡量标准。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SAX符号序列示例源码
    优质
    SAX符号序列示例源码提供了基于SAX（简单API for XML）解析技术处理和操作XML文档中符号序列的具体代码案例，适用于开发者学习和参考。 timeseries2symbol.m函数用于将时间序列转换为字符串形式。该功能有两种选择： 1. 将整个时间序列转换成一个字符串。 2. 使用滑动窗口提取子序列并将其转化为字符串。 对于第一种情况，只需输入时间为“N”的长度即可： 例如：我们有一个32长的时间序列，并希望将其转化成8个符号的字符串，且字母大小为3，则可以使用timeseries2symbol(data, 32, 8, 3)。 第二种情况下，将所需的滑动窗口长度作为N输入: 如时间序列长度为32，想要提取16长子序列并转换成8符字符串，字母表大小设为3，则调用timeseries2symbol(data, 16, 8, 3) 函数的参数包括原始数据（data），滑动窗口的长度(N)，符号的数量(n)和离散符号的数量(alphabet_size)。输出结果是矩阵形式的symbolic_data(无重复字符串), 和指向第一次出现位置的指针(pointers). min_dist.m 函数用于计算两个等长字符串之间的最小距离。 输入包括：str1(第一个字符串), str2（第二个字符串）, alphabet_size (字母表大小)和压缩比(compression_ratio)，输出为dist，即下限距离。 sax_demo代码演示了timeseries2symbol中描述的第一种情况。它提供了一个逐步的SAX (Symbolic Aggregate approXimation) 演示。 使用方式：[str] = sax_demo 或 [str] = sax_demo(data) mindist_demos展示了min_dist函数如何作为真实欧几里得距离的一个下限估计。 symbolic_visual.m通过视觉比较展示SAX和PAA之间的差异，并说明在相同的，甚至更少的空间内，SAX可以表示数据的更多细节。 输入参数包括data（默认为16个PAA段及4字母大小）等。
     
  • 经典的SAX符号化算法
    优质
    经典SAX（Symbolic Aggregate approXimation）是一种用于时间序列数据处理和分析的方法，能够将复杂的时间序列简化为字符串形式，便于进行模式识别与相似性搜索。 经典的时间序列符号化算法SAX通过将一条时间序列划分为若干个相等的区间，并用每个区间的均值来代表该区间内的数据，进而采用相应的符号进行描述。这样可以实现时间序列的简化表示（即降维），并且可以通过MATLAB工具对结果进行可视化展示。
     
  • PySAX：Python中时间序列数据的SAX（符号聚合近似）实现
    优质
    PySAX是用于Python的时间序列分析工具包，它实现了SAX算法，将复杂的时间序列转换为符号表示，便于模式识别与异常检测。 重新实施派萨克斯时间序列数据的SAX（符号聚合近似）的Python版本是为了将时间序列数据转换为符号表示形式，在这种情况下，距离/相似度可以被视为在符号空间中的下限值。该符号表示可视为对时间序列的一种低维度（聚合）简化。 原版SAX方法假设了若干前提条件：局部高斯分布、固定频率以及实数值信号等。我们希望探索适用于更多类型数据的可能性，并寻求类似将单词转换为向量的方法来获得时间序列片段的向量表示，类似于Google的word2vec技术。 为了实现这一目标，我们需要一个快速且并行化的SAX算法版本。在此过程中，我们将使用Sequitur作为上下文无关语法提取器用于挖掘从SAX数据中得出的规则，并进一步利用这些规则进行异常值检测与主题识别等任务。目前我们已为Python开发了一个基于C++实现的包装器来加速这一过程，这仅是临时解决方案以提高效率。 通过以上改进和扩展，我们可以更灵活地处理各种时间序列数据并发掘其潜在价值。
     
  • C#序列化与反序列化示例.rar
    优质
    本资源为C#编程中的序列化与反序列化技术提供详细示例代码和教程，帮助开发者掌握数据转换技巧，适用于学习和项目实践。 在C#编程语言中，序列化与反序列化是至关重要的概念，在数据持久性、网络传输及跨进程通信等领域发挥着关键作用。“C#序列化和反序列化案例”通过提供的代码示例帮助我们深入理解这两个过程。 首先，序列化的定义是指将对象的状态转换成可以存储或发送的数据格式。在C#中，我们可以利用System.Runtime.Serialization命名空间中的类来实现这一功能。常用的序列化类型包括XML（使用XmlSerializer）、JSON（借助JavaScriptSerializer或Newtonsoft.Json库）和二进制形式（通过BinaryFormatter）。例如，在这个案例里，可能是运用BinaryFormatter或者XmlSerializer将对象的信息写入文本段落件中，以便以后读取与显示。 反序列化则是上述过程的逆向操作。它涉及从已存储的数据恢复到原始的对象状态的过程。在C#语言环境中，我们可以通过调用相应的序列化类的方法来实现这一目标。例如，在使用XML序列化的场景下，我们可以采用XmlSerializer类中的Deserialize方法；而当选择JSON格式时，则可以利用JavaScriptSerializer的Deserialize或JsonConvert的DeserializeObject方法。 案例中提及的Dategridview控件是Windows Forms应用程序用来展示表格数据的一种方式，并且经常被用于数据查看和编辑。在这个例子里面，可能的做法就是将序列化后的数据加载到Dategridview控件内，以便用户能够直观地访问这些信息并进行相应的操作。 在实际的操作过程中，实现序列化与反序列化的步骤通常包括： 1. 定义要处理的类：该类应包含需要保存和恢复的数据成员。 2. 应用特性：为了控制对象如何被序列化或反序列化，在某些情况下可以在类或者其属性上使用诸如[Serializable] 或 [DataContract]等特性。 3. 实现序列化过程：利用如BinaryFormatter或XmlSerializer的实例，通过调用Serialize方法，并传入目标流（例如FileStream）和需要处理的对象来完成此步骤。 4. 存储数据：经过序列化的结果通常会被写到文件或者发送至网络中进行传输。 5. 完成反序列化过程：从存储位置读取已保存的数据，然后通过调用相应的Deserialize方法获取原始对象实例。 6. 展示信息：将恢复得到的对象绑定给Dategridview控件以供用户查看和交互。 案例中的代码可能涵盖创建对象、将其序列化为文本段落件格式、再从中反序列化回对象以及最终把数据连接到Dategridview组件的过程。通过研究这个案例，开发者不仅能加深对C#面向对象编程的理解，也能更好地在实际项目中应用这些知识和技术。
     
  • ESP-IDF中JSON序列化的示例及反序列化
    优质
    本篇文章提供了一个详细的教程，介绍如何在ESP-IDF中使用C语言进行JSON数据的序列化和反序列化操作。通过实例代码帮助开发者快速掌握相关技术。 使用ESP-IDF进行JSON序列化和反序列化的示例。 ESP-IDF包含cJSON库（版本：1.7.12）。您可以将JSON组件用作标准组件。但是，文档非常差。可以参考Dave Gamble的示例。 如何使用： ``` git clone https://github.com/nopnop2002/esp-idf-json cd esp-idf-json/json-basic make flash monitor ```
     
  • Unity中利用Protobuf实现序列化与反序列化的示例代码
    优质
    本示例代码展示了如何在Unity开发环境中使用Protocol Buffers（Protobuf）进行数据的序列化和反序列化操作，帮助开发者高效地处理跨平台通信中的数据转换问题。 在Unity游戏引擎开发过程中，处理数据的序列化和反序列化是常见的需求之一，这些操作主要用于存储、传输或网络通信目的。Protocol Buffers（简称Protobuf）是一种由Google设计的数据序列化协议，因其高效性和跨平台特性而广受好评。本演示将介绍如何在Unity中使用Protobuf进行数据处理。 首先了解一下什么是序列化和反序列化：序列化是指将对象的状态转换成适合存储或传输的格式的过程；相反地，反序列化则是从这种格式恢复原始对象状态的操作。这些操作在Unity项目开发中的应用场景包括但不限于保存游戏进度、网络通信以及跨系统间的数据交换。 使用Protobuf有以下几点好处： 1. **高效性**：相较于JSON和XML等其他数据编码方式，Protobuf生成的文件体积更小且解析速度更快。 2. **跨平台兼容性**：支持多种编程语言如C++、Java及Python，并与Unity使用的C#无缝集成。 3. **版本兼容性**：允许通过更新.proto定义而不破坏向后兼容性。 为了在Unity项目中使用Protobuf，第一步是下载并安装`protobuf-net`库。此库提供了对.NET和Unity友好的接口来处理Protobuf数据格式。接下来需要创建描述所需数据模型的`.proto`文件，例如： ```protobuf syntax = proto3; message Player { string name = 1; int32 level = 2; float score = 3; } ``` 这里定义了一个名为Player的消息类型，并包含了姓名、等级和分数三个字段。 然后通过运行如`protogen.exe`的工具将`.proto`文件转换为C#类，该类可以直接在Unity项目中使用。接下来，在脚本中可以实现序列化与反序列化的功能： ```csharp using System.IO; using ProtoBuf; using UnityEngine; public class ProtobufDemo : MonoBehaviour { public Player player; void SerializeData() { using (var stream = new MemoryStream()) { Serializer.Serialize(stream, player); byte[] data = stream.ToArray(); //保存或发送数据... } } void DeserializeData(byte[] data) { using (var stream = new MemoryStream(data)) { player = Serializer.Deserialize(stream); } } } ``` 上述代码中，`SerializeData()`方法用于将Player对象序列化为字节数组，并且可以将其保存或发送；而`DeserializeData()`则从接收到的字节数据重新构建Player对象。 为了测试这个演示程序，可以在Unity编辑器里创建一个玩家实例并设置其属性值后调用`SerializeData()`函数进行存储。然后通过读取之前生成的数据文件，并利用`DeserializeData(byte[] data)`恢复原始状态，从而验证序列化和反序列化的正确性。 总之，本示例展示了在Unity项目中使用Protobuf的基本步骤与方法，但在实际开发过程中还需要考虑错误处理、数据安全等更多细节。由于其灵活性及高性能特点，在游戏引擎的数据交换场景下非常推荐采用Protobuf技术方案。
     
  • Codejock Xtreme Toolkit Pro v15.0.1 含源码、示例及注册序列号
    优质
    《Codejock Xtreme Toolkit Pro v15.0.1》提供全面的界面控件解决方案，包含完整源代码和示例项目。此版本附带注册序列号，支持开发者快速构建专业级应用界面。 Codejock Xtreme Toolkit Pro v15.0.1包含源码、实例及注册序列号，发布于2011年2月，是一款功能强大的MFC界面包（XTP是著名的界面开发工具，能够帮助开发者快速创建基于MFC的Ribbon界面）。
     
  • 氨基酸符号序列转化为FASTA格式的蛋白质序列
    优质
    本研究探讨了一种方法，用于将氨基酸符号序列有效转换为标准FASTA格式的蛋白质序列。此过程对于生物信息学分析至关重要。 氨基酸符号序列可以转换为FASTA格式的蛋白质序列。只需将英文氨基酸序列粘贴到窗口并按回车键即可输出转换结果。
     
  • 时序符号化.rar
    优质
    《时序符号化》探讨了将时间序列数据转换为符号表示的方法，旨在简化复杂的时间模式分析，便于高效处理和挖掘大规模动态数据。此研究对于数据科学、机器学习等领域具有重要意义。 代码实现了将时间序列根据给定的符号类别数进行等概率划分成多个区间，并且可以根据指定的字节长度实现从时间序列到符号化频次直方图序列的转换，还包含了一个简单样本的具体转化实例。