数据增强方法（时间序列）

傷城~ 2023-06-21 10:15 217阅读 0赞

### 1.DBA（ DTW Barycentric Averaging）：基于加权形式的DTW中心平均技术，通过改变权重，可以从给定的一组时间序列创建无穷多个新的时间序列。作者在3种加权方法中采用了一种叫做平均选择法的加权方法 ###

*  从训练集中随机选取一个初始时间序列，赋予它0.5的权重，这个随机选择的时间序列将作为DBA的初始化时间序列
 *  根据DTW距离，找到DBA初始化时间序列的最近的5个时间序列
 *  从5个最近邻中随机选择两个，分被赋予0.15的权重
 *  为使总的权重为1，此时剩余权重为1-0.5-0.15\*2=0.2，将剩下的序列平均分配这0.2的权重

最后使用两个集成的ResNet网络（有数据增强和无数据增强），计算两个分类器输出每个类的后验概率求平均值，为每个时间序列分配平均概率最大的标签

参考：《Data augmentation using synthetic data for time series classification with deep residual networks》

代码： https://github.com/hfawaz/aaltd18

### 2.WS（window slicing）and WW（window warping） ###

*  WS：移动窗口法：设定窗口大小（文章将切片大小设为原始片段长度的90%），从时间序列中提取窗口大小的切片，并赋予与原始时间序列相同的标签
 *  WW：对时间序列中的部分片段（文章将切片大小设为原始片段长度的10%）进行拉伸或压缩，这会使时间序列的长度不同，然后使用窗口切片法将时间序列统一到原始序列长度，如下图：

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用t-leNet的卷积部分提特征，然后用全连接层或者SVM做分类

### 3.各种改进的GAN网络 ###

GAN 、DCGAN 、WGAN

WGAN博文：[https://blog.csdn.net/supercloud/article/details/54908962][https_blog.csdn.net_supercloud_article_details_54908962]

[http://www.360doc.com/content/17/1208/14/50223086\_711263256.shtml][http_www.360doc.com_content_17_1208_14_50223086_711263256.shtml]

各种散度的博文：[https://www.zhihu.com/question/39872326/answer/83688277][https_www.zhihu.com_question_39872326_answer_83688277]

\--未完

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[https_blog.csdn.net_supercloud_article_details_54908962]: https://blog.csdn.net/supercloud/article/details/54908962
[http_www.360doc.com_content_17_1208_14_50223086_711263256.shtml]: http://www.360doc.com/content/17/1208/14/50223086_711263256.shtml
[https_www.zhihu.com_question_39872326_answer_83688277]: https://www.zhihu.com/question/39872326/answer/83688277