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識別時間序列數據中的模式

[英]Identifying patterns in time series data

原文 2018-12-10 17:40:57 8 1 machine-learning/ time-series/ signals/ filtering

我目前的目標是建立一個可以識別時間序列數據中的模式的系統。

最終目標是：給定休息時間序列數據的N個部分，對N個信號之間具有最大相似性的部分進行分類。 子模式全部相同或偽相同，但是時移的間隔不同。

我看過各種各樣的東西，包括動態時間規整，模式袋搜索，卡爾曼濾波器以及我在大學時還記得的其他幾種信號處理技術（卷積，傅立葉，拉普拉斯）。

但是，由於模式未預定義，因此它們似乎都不夠用，所以我不能使用匹配過濾器之類的東西。 我假設我必須使用RNN或LSTM之類的東西來識別信號之間的模式。

我想知道是否有關於此主題的資源，或者在我轉向RNN建模之前是否有建議的最佳解決方案。

您的問題定義不清楚。 但是，我有99％的把握是答案是矩陣配置文件[a] [b]。如果您需要更多幫助，請給我一個更嚴格的問題定義。

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