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目录1前言2 方法综述2.1时频分析法2.1.1 短时傅里叶变换2.1.2 小波变换2.1.3 希尔伯特-黄变换2.2 图像编码方法2.2.1格兰姆角场2.2.2 马尔可夫转移场2.2.3 递归图2.2.4图形差分场2.2.5相对位置矩阵3应用研究现状4 方法仿真与分析5总结与分析6参考文献【声明：本文禁止被转载和抄袭】【若觉文章质量良好且有用，请别忘了点赞收藏加关注，这将是我继续分享的动力，万分感谢！】1前言时间序列是指按时间的顺序关于事件变化发展的过程记录，它保存了观测数据的时间结构性。因此时间序列常常被当成一个整体进行研究分析，而不是一个个独立的数值。许多工程领域的数据都以时间序列的形式存在，如医学上的心率记录、心电图，公司的财

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本Python笔记本显示和分析了如何处理NASA获得的电池充电/放电数据集。对于这个模型的训练阶段，需要安装Python3.x以及以下库:Tensorflow2.0NumpyPandasScipySci-kitlearnMatplotSeaborn对于该模型的预测阶段，除了Matplot和Seaborn之外，需要使用相同的库。1.数据集的准备需要下载数据集，然后将其解压缩到特定的目录中。%tensorflow_version2.x%matplotlibinline!pipshowtensorflow!wget-cqhttps://ti.arc.nasa.gov/c/5-Onaza.zip!unzip-qqonaza.zip-dbatter