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一维时间序列的置换熵快速计算（基于滑动窗口）- MATLAB实现

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简介：
本研究提出了一种基于滑动窗口的一维时间序列置换熵快速计算方法，并提供了MATLAB实现代码，以提高复杂数据集上的计算效率。 函数 outdata = PE(indata, delay, order, windowSize) 用于计算一维时间序列滑动窗口内序数模式的置换熵值，适用于顺序为1到8的情况。输入参数包括： - indata：一维时间序列（长度N） - 延迟：有序模式中点之间的延迟 - order：定义了序数模式的数量，例如 [1,3,7,8] 对应于 n-1 的形式。 - 置换熵的值通过 log((order+1)!) 归一化，并且根据原始论文中的方法，其范围为[0, 1]。

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  • 一维时间序列的置换熵快速计算（基于滑动窗口）- MATLAB实现
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    本研究提出了一种基于滑动窗口的一维时间序列置换熵快速计算方法，并提供了MATLAB实现代码，以提高复杂数据集上的计算效率。 函数 outdata = PE(indata, delay, order, windowSize) 用于计算一维时间序列滑动窗口内序数模式的置换熵值，适用于顺序为1到8的情况。输入参数包括： - indata：一维时间序列（长度N） - 延迟：有序模式中点之间的延迟 - order：定义了序数模式的数量，例如 [1,3,7,8] 对应于 n-1 的形式。 - 置换熵的值通过 log((order+1)!) 归一化，并且根据原始论文中的方法，其范围为[0, 1]。
     
  • 基于Matlab的滑动时间窗算法
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    本研究利用MATLAB开发了一种高效的滑动时间窗口算法，适用于大数据集的时间序列分析，能够有效提取特征并支持模式识别与预测。 滑动时间的MATLAB程序实现包括了两个窗口大小的设置。
     
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    本研究采用长短时记忆网络(LSTM)对时间序列数据进行一维预测分析，旨在提升模型在序列模式识别与长期依赖问题上的表现。 使用LSTM循环神经网络对时序数据进行预测，并通过评价指标计算测试集的误差，结果显示具有较高的预测精度。
     
  • MATLAB中的滑动窗口实现
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  • 计算时间序列中的样本熵
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    本文探讨了在时间序列分析中应用样本熵的方法，旨在提供一种评估数据复杂性和规律性的新视角。通过优化算法，提高了计算效率和准确性，为医疗信号处理、经济预测等领域提供了有力工具。 计算给定时间序列的样本熵，并分析其非线性复杂度特性。
     
  • 二维数组的快速熵计算
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    本研究提出了一种高效算法，用于计算二维数组的熵值。该方法通过优化数据处理步骤，显著提升了大规模数据集上的计算速度与准确性。 使用滑动窗口计算多列数据的信息熵的方法是运行命令：python3 LinesEntCalc.py -o 。其中，为待处理的文件名，每行中的每个元素用空格分隔；或者修改代码中的_SPLITER常量来自定义分隔符。通过调整代码中的_WINDOW_WIDTH参数来设置滑动窗口宽度。
     
  • 基于DSP的长序列小波变换快速算法实现
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    本研究提出了一种基于数字信号处理器(DSP)的高效算法，用于加速长序列的小波变换处理，显著提升了计算速度与资源利用率。 由于小波变换具备优秀的时频分析特性，在各种信号处理领域得到了广泛应用。然而，鉴于小波变换算法的复杂性，直接计算可能会消耗大量内存并耗费较长的时间。尽管现代处理器芯片的速度已经显著提升，但在实时性能方面仍难以满足需求。为了简化计算过程，人们设计了一系列快速算法来减少运算次数，并降低其复杂度。
     
  • 基于Matlab的移动窗口时间序列缺失值填补（imputeTS版本）
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    本研究利用Matlab结合imputeTS工具箱，提出了一种高效的时间序列数据中缺失值填补方法，采用移动窗口策略以提升预测准确性。 移动窗口可以用于填补时间序列中的缺失值（类似于imputeTS的matlab版本）。这包括使用简单移动平均值进行简单的缺失值插补；线性加权移动平均值进行线性的缺失值插补；以及指数加权移动平均值进行指数型的缺失值插补。
     
  • 时间序列关联维数的快速计算方法及其应用（2007年）
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    本文提出了一种用于计算时间序列关联维数的高效算法，并探讨了该方法在不同领域中的具体应用。通过实例分析展示了其优越性与实用性。 为了解决关联维数计算耗时过长的问题，通过改进点对距离的度量方法，并采用K-NN技术进行点对搜索，实现了快速计算关联维数的目标，从而显著提升了计算速度。实验结果显示：对于长度为20,480的时间序列数据，使用该快速算法计算关联维数所花费的时间仅为传统G-P算法的1/60。
     
  • 基于滑动窗口的样本生成MATLAB程序
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    本简介介绍了一种基于滑动窗口技术的MATLAB程序，该程序用于动态生成时间序列数据的样本集。通过调整窗口大小和步长参数，用户可以灵活地提取训练模型所需的数据片段。 滑动窗口函数适用于机器学习及数据分帧等领域。此函数可以直接处理原始采集的数据，并生成所需的样本数据。该程序已封装为一个MATLAB函数，只需一行代码即可实现对原始数据的滑窗操作并生成样本。 ```matlab % 滑动窗口函数，用于机器学习和数据分帧等场景。 % 可直接对输入的列向量进行滑窗处理，并按行生成样本。 function winout = win(x, win, inc) %x: 输入数据，win：滑动窗口长度，inc：滑动步长 ```