tsfresh特征提取动作识别

### 使用 tsfresh 进行时间序列特征提取以实现动作识别

#### 安装依赖库
为了使用 `tsfresh` 库进行时间序列特征提取，需先安装必要的 Python 包。

pip install pandas numpy tsfresh scikit-learn

#### 数据准备
假设有一个包含多个传感器读数的时间序列数据集用于区分不同类型的运动模式。每种动作由一组连续的数据点表示，并带有唯一标识符来区分不同的个体或事件实例。

import pandas as pd

data = {
    'id': ['action_1', 'action_1', ... , 'action_n'],  # 动作ID
    'time': [0, 1, ..., t],                           # 时间戳
    'sensor_value_x': [...],                          # X轴加速度计数值
    'sensor_value_y': [...],                          # Y轴加速度计数值
    'sensor_value_z': [...]                           # Z轴加速度计数值
}

df = pd.DataFrame(data)

#### 提取特征
接下来定义要从中抽取特性的列名以及用来分组的键（即每个独立的动作样本）。这里采用默认设置让 `extract_features()` 自动计算大量可能有用的统计量和其他特性指标[^1]。

from tsfresh import extract_features

features = extract_features(
    df,
    column_id="id",
    column_sort="time"
)

print(features.head())

此过程会生成一个新的表格形式的结果集合，其中每一行为对应于原始输入中的单个实体（这里是特定的一次动作），而各列为该对象经过转换后的属性描述子向量。

对于实际应用而言，在完成上述基础工作之后还需要进一步筛选最有价值的信息项并训练机器学习模型来进行最终分类决策。可以考虑运用诸如随机森林、支持向量机等传统算法或是更先进的神经网络架构如卷积神经网(CNNs)，循环神经网(RNNs)及其变体LSTM/GRU等针对结构化高维空间内的模式匹配任务特别有效的工具和技术方案[^2]。