时间序列信号分解与特征提取数据集TimeSeriesSignalDecompositionandFeatureExtractionDataset-sixteenenights
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 信号处理, 降噪, 模式识别, 特征工程, 机器学习, 算法评估, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含经过处理的时间序列数据，记录了多种信号分解方法和特征提取的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，适用于静态分析和算法验证。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，主要关注信号处理算法在不同时间序列上的表现。
数据维度：数据集包含多种数据维度，包括：
FC1_LargeWindow.csv 和 FC1_SmallWindow.csv：经过平滑处理的时间序列数据，使用不同窗口大小。
df_KMeans.csv：K均值聚类结果。
df_decom.csv, df_decom_CEEMDAN.csv, df_decom_VMD.csv：分别使用不同的分解方法（未指定具体信号来源）得到的IMF（固有模态函数）分量。
df_inte.csv：包含目标变量和分解后的IMF分量交互作用的结果。
df_sampen.csv：样本熵计算结果。
数据格式：CSV格式，便于数据读取和分析。数据文件以数字编号和描述性名称命名，方便理解。
来源信息：数据来源于信号处理和时间序列分析领域，经过了多种算法处理和特征提取，具体信号来源未明确说明。
该数据集适合用于时间序列信号分解、特征提取算法的评估和应用，以及聚类分析和机器学习模型的构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列分析、信号处理领域的学术研究，如不同分解方法性能比较、特征提取方法对模型的影响研究。
行业应用：可以为信号处理相关行业提供数据支持，例如在设备故障诊断、生物医学信号分析等领域进行算法验证和模型训练。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如优化时间序列预测模型的构建。
教育和培训：作为时间序列分析、信号处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信号分解、特征提取等方法。
此数据集特别适合用于探索不同分解方法和特征提取方法对时间序列数据分析的影响，以及评估不同算法的性能。
