对原始数据进行时间窗口处理,滑动窗口生成网络输入代码
时间: 2023-06-04 15:07:00 浏览: 45
抱歉,我可以回答这个问题。处理原始数据的时间窗口和滑动窗口生成网络输入的代码可以使用Python编写。你可以使用numpy库中的array_split函数将原始数据分割成相等的时间窗口,然后使用for循环遍历每个时间窗口并将其作为输入传递给神经网络。在此过程中,您可以使用步长(stride)参数来控制滑动窗口的大小及其移动的步长。
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matlab对原始数据进行时间窗口处理,滑动窗口生成网络输入代码
抱歉,我可以回答这个问题。在Matlab中,可以使用循环语句来实现时间窗口的处理和滑动窗口的生成。一个简单的示例代码如下:
window_size = 10;
shift_size = 5;
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15];
for i = 1:(length(data)-window_size+1)/shift_size
start_index = (i-1)*shift_size+1;
end_index = start_index+window_size-1;
window_data = data(start_index:end_index);
% 这里可以对window_data进行网络输入处理
end
具体的时间窗口处理和滑动窗口生成需要根据具体的数据进行调整。
matlab对归一化后数据进行时间窗口处理,滑动窗口生成网络输入代码
以下是对于您的问题的回答:
您好,关于Matlab对归一化后数据进行时间窗口处理,滑动窗口生成网络输入代码的问题,我可以给您提供如下的代码实现:
```matlab
% Load data and normalize it
data = load('data.mat');
data = normalize(data);
% Set window size and slide
win_size = 10;
slide = 5;
% Create input and target sequences
input_seq = {};
target_seq = {};
for i = 1:slide:length(data)-win_size+1
input_seq{end+1} = data(i:i+win_size-1);
target_seq{end+1} = data(i+win_size);
end
% Convert to matrix form
n_seq = length(input_seq);
X = zeros(n_seq, win_size);
Y = zeros(n_seq, 1);
for i = 1:n_seq
X(i,:) = input_seq{i};
Y(i) = target_seq{i};
end
```
其中,`data`为原始数据,可以根据您的具体情况进行更改;`win_size`为时间窗口大小,`slide`为滑动窗口的步长;最后生成的`X`为输入矩阵,`Y`为目标向量。
希望以上代码对您有所帮助,如有任何疑问或需要进一步协助,请随时联系我。