PySAX：Python中时间序列数据的SAX（符号聚合近似）实现

简介：
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。