Contenido del Curso
Procesamiento Previo de Datos
Procesamiento Previo de Datos
Extracción de Características de Series Temporales
El último tipo de datos para el que examinaremos el proceso de extracción de características son los datos de series temporales.
¿Qué datos podemos extraer de estos conjuntos de datos? La extracción de características de series temporales se refiere al proceso de identificar y extraer patrones, tendencias y características importantes de un conjunto de datos de series temporales. Esto es importante para diversas aplicaciones, como la previsión, la detección de anomalías y la clasificación. Las técnicas de extracción de características pueden ayudar a reducir la dimensionalidad de los datos de series temporales y extraer información significativa que puede utilizarse en modelos de aprendizaje automático para el análisis predictivo.
Existen varios métodos para la extracción de características a partir de datos de series temporales. He aquí cuatro métodos comunes:
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Características estadísticas: consiste en calcular varias propiedades estadísticas de las series temporales, como la media, la varianza, la asimetría, la curtosis, etc. Estas características son útiles para detectar tendencias y patrones en los datos. Estas características son útiles para detectar tendencias y patrones en los datos.
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*Las transformadas de Fourier consisten en transformar las series temporales en el dominio de la frecuencia mediante una transformada de Fourier. Esto nos permite identificar patrones periódicos y tendencias cíclicas en los datos.
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Transformadas de Wavelet implica transformar las series temporales en el dominio tiempo-frecuencia utilizando una transformada de wavelet. Esto permite identificar características localizadas y tendencias en los datos.
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Autoregresión: consiste en modelizar la serie temporal como una combinación lineal de sus valores pasados. Esto permite identificar patrones y tendencias en los datos a lo largo del tiempo.
Veamos un ejemplo. En la investigación plasmónica, el análisis por transformadas de Fourier se utiliza para estudiar el comportamiento de los plasmones, que son ondas electromagnéticas que se propagan en superficies metálicas. Los plasmones tienen aplicaciones en diversos campos, como las imágenes biomédicas, la detección y la comunicación óptica.
En el análisis del comportamiento de los plasmones, las transformadas de Fourier pueden utilizarse para extraer las frecuencias de interés de una serie temporal de datos de resonancia de plasmones.
Podemos utilizar la biblioteca numpy para realizar una transformada de Fourier en los datos de resonancia de plasmón. El código leerá un archivo csv de datos de resonancia de plasmón y realizará una transformada de Fourier para extraer las amplitudes y fases de las frecuencias de interés:
import numpy as np import pandas as pd # Read the dataset plasmon_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/plasmon_data.csv') # Extract the time series data from the csv file time_series = plasmon_data['plasmon_resonance'] # Apply a Fourier transform to the time series data freq_domain = np.fft.fft(time_series) freq_amp = np.abs(freq_domain) freq_phase = np.angle(freq_domain) # Print the Fourier transform amplitudes and phases print('Fourier Transform Amplitudes: ', freq_amp[:10]) print('Fourier Transform Phases: ', freq_phase[:10])
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