时间序列特征提取库
直观的时间序列特征提取
本仓库托管了Python包TSFEL - 时间序列特征提取库。TSFEL帮助研究人员在时间序列上进行探索性特征提取任务，无需大量编程effort。
用户可以通过两种方法与TSFEL交互：
在线方式
无需安装，依赖Google Colab和Google Sheets提供的用户界面
离线方式
高级用户可以通过安装Python包充分利用TSFEL的潜力
pip install tsfel
包含大量特征
TSFEL针对时间序列进行了优化，可自动提取统计、时间、频谱和分形域的65多种不同特征。
功能
- 直观、快速部署和可复现：交互式UI用于特征选择和自定义
- 计算复杂度评估：在提取特征之前估计计算effort
- 全面的文档：每种特征提取方法都有详细说明
- 单元测试：我们为每个特征提供单元测试
- 易于扩展：添加新特征很简单，我们鼓励你贡献自定义特征
入门
以下代码从示例数据集文件中提取所有可用特征。
import tsfel import pandas as pd # 加载数据集 df = pd.read_csv("Dataset.txt") # 获取预定义的特征配置文件以提取所有可用特征 cfg = tsfel.get_features_by_domain() # 提取特征 X = tsfel.time_series_features_extractor(cfg, df)
可用特征
统计域
| 特征 | 计算成本 |
|---|---|
| 绝对能量 | 1 |
| 平均功率 | 1 |
| ECDF | 1 |
| ECDF百分位 | 1 |
| ECDF百分位计数 | 1 |
| 熵 | 1 |
| 直方图 | 1 |
| 四分位距 | 1 |
| 峰度 | 1 |
| 最大值 | 1 |
| 均值 | 1 |
| 平均绝对偏差 | 1 |
| 中位数 | 1 |
| 中位数绝对偏差 | 1 |
| 最小值 | 1 |
| 均方根 | 1 |
| 偏度 | 1 |
| 标准差 | 1 |
| 方差 | 1 |
时间域
| 特征 | 计算成本 |
|---|---|
| 曲线下面积 | 1 |
| 自相关 | 2 |
| 质心 | 1 |
| Lempel-Ziv复杂度* | 2 |
| 平均绝对差 | 1 |
| 平均差 | 1 |
| 中位数绝对差 | 1 |
| 中位数差 | 1 |
| 负转折点 | 1 |
| 峰峰距离 | 1 |
| 正转折点 | 1 |
| 信号距离 | 1 |
| 斜率 | 1 |
| 绝对差和 | 1 |
| 过零率 | 1 |
| 邻域峰值 | 1 |
*由于执行时间较其他特征长，默认禁用。
频谱域
| 特征 | 计算成本 |
|---|---|
| FFT平均系数 | 1 |
| 基频 | 1 |
| 人类范围能量 | 1 |
| LPCC | 1 |
| MFCC | 1 |
| 最大功率谱 | 1 |
| 最大频率 | 1 |
| 中值频率 | 1 |
| 功率带宽 | 1 |
| 谱质心 | 2 |
| 谱下降 | 1 |
| 谱距离 | 1 |
| 谱熵 | 1 |
| 谱峰度 | 2 |
| 谱正转折点 | 1 |
| 谱衰减 | 1 |
| 谱起始 | 1 |
| 谱偏度 | 2 |
| 谱斜率 | 1 |
| 谱展宽 | 2 |
| 谱变异 | 1 |
| 小波绝对平均值 | 2 |
| 小波能量 | 2 |
| 小波标准差 | 2 |
| 小波熵 | 2 |
| 小波方差 | 2 |
分形域
| 特征 | 计算成本 |
|---|---|
| 去趋势波动分析（DFA） | 3 |
| Higuchi分形维数 | 3 |
| Hurst指数 | 3 |
| 最大分形长度 | 3 |
| 多尺度熵（MSE） | 1 |
| Petrosian分形维数 | 1 |
分形域特征通常应用于相对较长的信号以捕捉有意义的模式，通常无需事先将信号分割为较短的窗口。因此，在默认特征配置文件中禁用了此域。
引用
使用TSFEL时，请引用以下出版物：
Barandas, Marília and Folgado, Duarte, et al. "TSFEL: Time Series Feature Extraction Library." SoftwareX 11 (2020)。https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100456
致谢
我们要感谢"面向工业4.0的全面集成和预测制造系统平台"项目提供的经济支持。该项目由葡萄牙2020计划共同资助，属于COMPETE 2020（竞争力和国际化运营计划）框架，并获得欧盟欧洲区域发展基金（ERDF）的支持，项目代码为POCI-01-0247-FEDER-038436。
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