文章来源：微信公众号：EWFrontier一.基于GAF的一维信号转换图像算法1.1基本概念GAF是利用坐标变化和格拉姆矩阵，实现将时间序列变化成为二维图像的一种图像编码技术。GAF是采用极坐标系表示时间矩阵的，再用格拉姆矩阵对生成的角度进行变换，这主要是因为格拉姆矩阵能够保持时间的依赖性，但是并不能很好的区分有价值信息和高斯噪声，所以要先进行一次空间转换，最常用的便是将笛卡尔坐标系转换成为极坐标系。笛卡尔坐标系包括直角坐标系和斜角坐标系，两条数轴相交于原点，构成了平面仿射坐标系，而且两数轴的度量单位一致。当两坐标轴垂直的时候就被称为直角坐标系，否则就是斜角坐标系。提取的加速度数据一般都为二维

这篇文章将会详细介绍格拉姆角场（GramianAngularField），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。GramianAngularSummation/DifferenceFields(GASF/GADF)可以将时间序列转换成图像，这样我们就可以将卷积神经网络(CNN)用于时间序列数据基本概念在开始介绍之前，我认为首先我们应该熟悉一下GASF/GADF的基本概念。如果您已经知道，可以跳过本节。笛卡尔坐标：笛卡尔坐标系（Cartesiancoordinates，法语：lescoordonnéescartésiennes）就是直角坐标系和斜坐标系的统称，相交于原点的两条数轴，

个人简介👀个人主页：前端杂货铺🙋‍♂️学习方向：主攻前端方向，也会涉及到服务端📃个人状态：在校大学生一枚，已拿多个前端offer（秋招）🚀未来打算：为中国的工业软件事业效力n年🥇推荐学习：🍍前端面试宝典🍉Vue2🍋Vue3🍓Vue2&Vue3项目实战🥝Node.js🌕个人推广：每篇文章最下方都有加入方式，旨在交流学习&资源分享&商务合作，快加入进来吧文章目录一、前言二、使用Three.js渲染足球三、使用Three.js渲染跳舞的火柴人四、总结（充能）五、写在最后（观世界杯有感）一、前言2022年的卡塔尔足球世界杯已经开赛14天。2022.11.21晚，格拉利什进球后庆祝动作的背后其实有一段非

格拉姆角场学习GAF官方文档格拉姆角场能够将时间序列数据转换为图像数据，既能保留信号完整的信息，也保持着信号对于时间的依赖性。信号数据转换为图像数据后就可以充分利用CNN在图像分类识别上的优势，进行建模。Document:为每个(x_i,x_j)创建一个时间相关性矩阵。首先，它以-1[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mIHtqGZ3-1678874178580)(null)]格拉姆矩阵：假设有一个向量V，Gram矩阵就是来自V的每一对向量的内积矩阵。通过取每个M点的平均值来聚合时间序列以减小大小。此步骤使用分段聚合近似PAA(PiecewiseAgg

    前段时间，身边的小伙伴问过我关于线性代数的一些知识，其中包含了特征向量的正交化的内容。遥想当初在学习线性代数的时候，只知道施密特正交化可以用来解决这个问题，但是老师猝不及防地甩过来一大段公式(可见下式)，完全没讲怎么来的，并且这破公式好难记，着实困扰了我很长一段时间，直到最近上了《高等工程数学》的一堂课才有点理解它的由来。     为了简单起见，我们先看看只有a1,a2两个线性无关向量的情况，根据上面的公式可以得出        那这是怎么来的呢？首先第一个等式是比较符合常理的，主要是第二个的值如何取；我们要明白一定是要与垂直的，即满足两两正交，因此我们可以画一个图更直观地感受一下  

目录1方法2Matlab代码实现3结果【若觉文章质量良好且有用，请别忘了点赞收藏加关注，这将是我继续分享的动力，万分感谢！】其他：1.时间序列转二维图像方法及其应用研究综述_vm-1215的博客-CSDN博客2.将时间序列转成图像——马尔可夫转移场方法Matlab实现_vm-1215的博客-CSDN博客3.将时间序列转成图像——图形差分场方法Matlab实现_vm-1215的博客-CSDN博客4.将时间序列转成图像——递归图方法Matlab实现_vm-1215的博客-CSDN博客5.将时间序列转成图像——相对位置矩阵方法Matlab实现_vm-1215的博客-CSDN博客1方法格拉姆角场(Gr

GramianAngularField（格拉姆角场）     我们通常认为时序数据为一维数据，实际上时序数据隐含另外一个维度就是时间。但有时我们可能需要从其他维度来解读单变量时序数据，例如我们可以把时序数据转换为空间数据，就是类似图像的数据，后续可以使用卷积神经网络来进行特征提取。达到这一目的有两个常用方法，格拉姆角场(GramianAugularFields,GAF)和马尔可夫转换场(MarkovTransitionFields,MTF)。本篇文章主要介绍GAF，下一篇介绍MTF。一.理论部分GAF牵涉到了太多的数学，本文结合一些简单的数学知识，主要是从直观上解释GAF。内积回顾首先让我们回

GramianAngularField（格拉姆角场）     我们通常认为时序数据为一维数据，实际上时序数据隐含另外一个维度就是时间。但有时我们可能需要从其他维度来解读单变量时序数据，例如我们可以把时序数据转换为空间数据，就是类似图像的数据，后续可以使用卷积神经网络来进行特征提取。达到这一目的有两个常用方法，格拉姆角场(GramianAugularFields,GAF)和马尔可夫转换场(MarkovTransitionFields,MTF)。本篇文章主要介绍GAF，下一篇介绍MTF。一.理论部分GAF牵涉到了太多的数学，本文结合一些简单的数学知识，主要是从直观上解释GAF。内积回顾首先让我们回