【文件属性】：
文件名称：singular-spectrum-transformation:快速实现奇异频谱变换（变化点检测算法）
文件大小：1.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-18 07:14:26
python time-series changepoint anomaly-detection JupyterNotebook
SST（奇异频谱变换）
python的奇异频谱变换的快速实现。
什么是SST？
变更点检测算法。 查看更多
特征
快速计算
Lanczos方法的高效算法
安装
$pip install fastsst
基本用法
from fastsst import SingularSpectrumTransformation
sst = SingularSpectrumTransformation ( win_length = 30 )
"""
note:
- data must be 1d np.ndarray
- the first run takes a few seconds for jit compling
"""
score = sst . score_offline ( data )
其他
去做
在线评估
参考
井出刚，津田康治，使用Krylov子空间学习进行变化点检测，SIA
【文件预览】：
singular-spectrum-transformation-master
----setup.py(1KB)
----.gitignore(112B)
----__init__.py(0B)
----.travis.yml(112B)
----MANIFEST.in(0B)
----LICENSE.txt(1KB)
----notebooks()
--------data()
--------examples.ipynb(832KB)
--------comparison_between_svd_and_lanczos.ipynb(351KB)
----README.md(1KB)
----tests()
--------test_sst.py(675B)
--------__init__.py(0B)
--------test_linear_algebra.py(1KB)
--------test_data()
----fastsst()
--------__init__.py(74B)
--------util()
--------sst.py(7KB)
----README.txt(629B)
----.gitattributes(62B)
----img()
--------example1.png(46KB)
--------example_step.png(69KB)
--------example_freq.png(130KB)
--------example_twitter.png(58KB)