2023年12月5日 · 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 …

GASF、GADF方法都隶属于格拉姆角场，其区别在于最终生成图像步骤时所用的正余弦函数以及相位参量的求和求差关系，MTF则更接近于GASF/GADF的一种改进。 上述方法均是由Zhiguang Wang和Tim Oates在2015年提出的。 其思想主要来源于线性代数中格拉姆矩阵的概念： 定义1.（Gram Matrix）给定一个由 n 个向量组成的集合 V=\ {v_ {1},v_ {2},\ldots,v_ {n}\} ，其中每个 v_i 均是 d 维的列向量，格拉姆矩阵 G 是一个 n\times n 的矩阵，其元素由向量内积计算而得：

2021年2月21日 · 本文介绍了如何将一维序列数据通过格拉米角场 (GAFs)、马尔可夫变迁场 (MTF)和递归图 (RP)转化为二维图像，以便于结合计算机视觉和自然语言处理方法。 详细步骤和Python实现示例展示了这些技术在实际应用中的操作和效果。 虽然 深度学习 方法 (1D CNN, RNN, LSTM 等)可以直接处理一维数据，但是当前的深度学习方法主要还是处理二维结构数据的，特别是在 计算机视觉 CV以及 自然语言处理 NLP领域，各种各样的方法层出不穷。 因此，如果能够 …

Gramian Angular Summation / Difference Fields (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。

2022年3月22日 · 格拉姆角差场 (GADF, Gramian Angular Field) 是一种将一维时间序列数据转换为二维图像的有效方法。 该方法基于 格拉姆 矩阵，通过计算 时间序列 数据不同时刻之间的夹 角 ，生成一个描述数据变化趋势的二维矩阵，从而将一维数据转化为二维 图像 。

2023年12月5日 · 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 …

2025年2月12日 · 格拉姆角场（Gramian Angular Fields, GAFs）是一类将时间序列数据转换成图像的技术，其中包含了两种主要的形式：格拉姆角和场（Gramian Angular Summation Field, GASF）以及格拉姆角差场（Gramian Angular Difference Field, GADF）。 这两种方法都旨在捕捉时间序列中的动态变化并将其可视化为二维图像。 GASF 的构建方式是通过计算两个时刻 ( t_i ) 和 ( t_j ) 处的时间序列值对应的极坐标角度之和的余弦值来填充矩阵元素。 这意味着如果两者的相 …

GADF（Gramian Angular Difference Field）是一种将时间序列数据转换为二维图像的方法之一。 它可以用于提取时间序列数据的特征，并可应用于各种领域，如时间序列分类、故障检测等。

2025年2月19日 · 格拉姆角差场 (GADF, Gramian Angular Field) 是一种将一维时间序列数据转换为二维图像的有效方法。 该 方法 基于 格拉姆 矩阵，通过计算 时 间序列 数据 不同 时 刻之间的夹 角 ，生成一个描述 数据 变化趋势的二维矩阵，从而将 一维 数据 转 化为 二维图 像。

2022年3月22日 · Gramian Angular Summation / Difference Fields (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。