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1 方法

2 Matlab代码实现

3 结果

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1 方法

马尔可夫转移场(Markov Transition Field, MTF)是基于马尔可夫转移矩阵的一种时间序列图像编码方法。该方法将时间序列的时间推移看成是一个马尔可夫过程,即:在已知目前状态的条件下,它未来的演变不依赖于它以往的演变,由此构造马尔可夫转移矩阵,进而拓展为马尔可夫转移场,实现图像编码。

对于时间序列​,其图像编码步骤如下:

将时间序列​分成​个分位箱(标记为​,每个分位箱内的数据量相同);将时间序列中每一个数据更改为其对应的分位箱的序号;构造转移矩阵​(​表示分位箱i转移到分位箱j的频率):

构造马尔可夫转移场​:

2 Matlab代码实现

clc

clear

close all

%% 生成数据

% speed = xlsread('3_1_link6_28_5_30min.csv');

speed = xlsread('3_1_link1_1_5_30min.csv');

X = speed;

m = length(X);

%数据初始化[0,1]

X = (X - min(X))/(max(X) - min(X));

%% 构造转移矩阵W

N = length(X);

% 分出Q个分位箱(按照个数),从小往大:1、2、3、4

Q = 4;

% X_Q把每个元素标记为分为箱1、2、3、4,

X_Q = ones(1,N);

j = 0;

% 初始化k

k = ones(1,Q+1);

for i = 2 : Q+1

% 循环计算小于j的数据个数,达到阈值时跳出循环

while( sum(X < j) < N * (i-1) / Q)

j = j + 0.0001;

end

% 记录每一个分位箱的阈值

k(i) = j;

% 将原先的数据向量变成对应的分位箱次序向量

X_Q(find(X < k(i) & X > k(i-1))) = i-1;

end

%% 计算马尔可夫矩阵

sum_14 = 0;

sum_13 = 0;

sum_24 = 0;

sum_12 = 0;

sum_23 = 0;

sum_34 = 0;

sum_11 = 0;

sum_22 = 0;

sum_33 = 0;

sum_44 = 0;

sum_21 = 0;

sum_32 = 0;

sum_43 = 0;

sum_31 = 0;

sum_42 = 0;

sum_41 = 0;

for i = 1:N-1

switch(X_Q(i) - X_Q(i+1))

case -3

sum_14 = sum_14 + 1;

case -2

switch(X_Q(i))

case 1

sum_13 = sum_13 + 1;

case 2

sum_24 = sum_24 +1;

end

case -1

switch(X_Q(i))

case 1

sum_12 = sum_12 + 1;

case 2

sum_23 = sum_23 + 1;

case 3

sum_34 = sum_34 + 1;

end

case 0

switch(X_Q(i))

case 1

sum_11 = sum_11 + 1;

case 2

sum_22 = sum_22 + 1;

case 3

sum_33 = sum_33 + 1;

case 4

sum_44 = sum_44 + 1;

end

case 1

switch(X_Q(i))

case 2

sum_21 = sum_21 + 1;

case 3

sum_32 = sum_32 + 1;

case 4

sum_43 = sum_43 + 1;

end

case 2

switch(X_Q(i))

case 3

sum_31 = sum_31 + 1;

case 4

sum_42 = sum_42 + 1;

end

case 3

sum_41 = sum_41 + 1;

end

end

W = [sum_11 sum_12 sum_13 sum_14;

sum_21 sum_22 sum_23 sum_24;

sum_31 sum_32 sum_33 sum_34;

sum_41 sum_42 sum_43 sum_44];

W = W./repmat(sum(W),[4,1])

M = zeros(N,N);

for i = 1: N

for j = 1:N

M(i,j) = W(X_Q(i),X_Q(j));

end

end

figure(1)

plot(X)

hold on

for i = 2 : Q

plot(1:N,ones(1,N)*k(i),'linewidth',1.5);

hold on;

end

im = figure(2);

imagesc(M)

saveas(im,'MTF_1.bmp');

saveas(figure(1),'MTF_01.bmp');

3 结果

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