将时间序列转成图像——格拉姆角场方法python实现

将时间序列转换为图像通常通过格拉姆矩阵或小波变换等技术来实现，其中格拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）是一种直观而流行的方法。它基于每个时间步的数据点构建出一个高维空间中的向量，并将其转换为二维平面上的图像。以下是使用Python实现格拉姆角场的一个简单步骤：

首先，你需要安装一些必要的库，如`numpy`, `matplotlib`和可能的`scipy`：

pip install numpy matplotlib scipy

然后，你可以按照以下伪代码编写Python脚本：

import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

def create_gaf(time_series, window_size):
    # 确定窗口大小和滑动步长
    nperseg = window_size
    noverlap = int(nperseg / 2)

    # 使用窗口函数（如汉明窗）对信号进行截断并计算频谱
    windowed_data = signal.hann(time_series.size, nperseg=nperseg, axis=0)
    stft = abs(np.fft.rfft(windowed_data * time_series, nperseg))

    # 计算格拉姆矩阵
    gram_matrix = stft[:, :nperseg//2+1] @ stft.conj()[:nperseg//2+1].T

    # 计算角度
    angles = np.angle(gram_matrix)

    # 转换为格拉姆角场
    gaf = np.arctan2(np.sin(angles), np.cos(angles))

    return gaf

# 示例：假设你有一个名为'time_series'的时间序列数组
time_series = np.random.rand(100)  # 替换成实际的时间序列数据
window_size = 50  # 根据需要选择窗口大小

gaf_image = create_gaf(time_series, window_size)
plt.imshow(gaf_image, cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.title("GAF of Time Series")
plt.xlabel("Time Index (Window)")
plt.ylabel("Frequency Index")
plt.show()