将时间序列转成图像——图形差分场方法 Matlab实现

目录

1 方法

2 Matlab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——格拉姆角场方法 Matlab实现_vm-1215的博客-CSDN博客

3.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

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

时间序列图形表达了时间序列的时间结构信息，基于时间序列图形的序列熵则可以用于时间序列的复杂性测量、动态系统表征等。因此，作者提出了基于不同图形长度的图形差分场，实现时间序列到图像的转换。

图形差分场(Motif Difference Field, MDF)的基本思想是：给定一个时间序列，设定需要得到的图像数量，再设定不同步长，不同长度的时间窗口，以此多次提取时间序列原始图形的某一段，然后经过组合变换获得个图像。具体的流程如下：

1. 根据时间序列，得到图形集：
       

   

   其中，相当于一个时间窗口，相当于步长（时移），相当于移动窗口（有个时刻点），相当于移动窗口（有个时刻点），共有个图形；
2. 得到图形差分集：

   

   其中，共有个图形；
3. 定义新序列，通过补零操作使得序列长度一致：

   

4. 定义图形差分场：

   

   代表步长对应的个序列集，这样图形差分场可以生成对应的个通道图像。

5. 针对第i个通道，定义图像数组为：

   

   其中。
6. 针对第i个通道，定义图像数组为：

   

   其中。
7. 填补中的零元素，定义MDF图像的每一个通道：

   

   其中，是由旋转而来，为哈达玛积[15]。

 最终实现时间序列到图像的转换。

2 Matlab代码实现

function MDF(n)



%% 生成数据
speed = xlsread('3_1_link6_28_5_30min.csv');
% speed = xlsread('3_1_link1_1_5_30min.csv');

X = speed;
X = (X - min(X)) / (max(X) - min(X));
m = length(X);

%% 生成图
%%%%%%%%%%% MDF %%%%%%%%%%%%%%
% 参数
% n = 4;    % 图数量

% 根据设置的图数量，循环生成
% 根据图数量，生成窗口步长序列 1： dMax
dMax = floor((m-1)/(n-1));
% 循环生成图集和差分图集
for d = 1 : dMax
    s = 1:m - (n-1)*d;
    for j = 1:n
        M(:,d,j) = zeros(m-n+1,1);
        
        M(1:length(s),d,j) = X(s+(j-1)*d);
        
        if j > 1
            % 生成差分图集
            dM(:,d,j-1) = M(:,d,j) - M(:,d,j-1);

            K(:,d,j-1) = ones(m-n+1,1);
            K(1:length(s),d,j-1) = 0;
        end
    end
end
% 生成图形差分场
MDF = dM;
G = MDF;
IMG = G + K.*rot90(rot90(G));

%% 显示图（热力图）
for i = 1:n-1
    im(i) = figure(i);
    imagesc(IMG(:,:,i))
    title(['第',num2str(i),'幅图']);
%     saveas(im(i),['MDF_1(n=',num2str(n),')第',num2str(i),'张图.bmp']);
end
figure(n)
plot(speed)
title('time data')
xlabel('t')
ylabel('speed')

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！】