标准化时间序列测量

Question

我已阅读以下句子：

Figure 3 depicts how the pressure develops during a touch event. It shows the mean over all button touches from all users. To account for the different hold times of the touch events, the time axis has been normalized before averaging the pressure values.

他们测量了触摸事件中的触摸压力并绘制了图表。我认为归一化时间轴意味着将时间轴缩放到 1s，例如。但这怎么可能呢？比方说，我有一个跨越 3.34 秒的测量（1000 个时间戳和 1000 个测量）。我怎样才能标准化这个测量值？

Answer 1

如果你想标准化你的数据，你可以按照你的建议做，简单地计算：

z_i=\frac{x_i-min(x)}{max(x)-min(x)}

（抱歉，我还不能 post 图片，但你可以访问 this ）

其中 zi 是您的第 i 个归一化时间数据，xi 是您的绝对数据。

一个使用 numpy 的例子：

import numpy

x = numpy.random.rand(10) # generate 10 random values
normalized = (x-min(x))/(max(x)-min(x))

print(x,normalized)

标准化时间序列测量

Normalizing time series measurements

python

time-series

normalization