奇異值數(shù)量的合理確定 數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性 對(duì)角線平均的數(shù)值穩(wěn)定性 代碼性能和內(nèi)存優(yōu)化 結(jié)果可視化的表達(dá)準(zhǔn)確性 參數(shù)調(diào)節(jié)接口的用戶友好性 處理非平穩(wěn)和非線性信號(hào)的魯棒性 兼容多樣化輸入數(shù)據(jù)格式 項(xiàng)目數(shù)據(jù)生成具體代碼實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各模塊功能說明 項(xiàng)目部署與應(yīng)用 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 20部署平臺(tái)與環(huán)境準(zhǔn)備 20 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理 可視化與用戶界面 20GPU/TPU加速推理 系統(tǒng)監(jiān)控與自動(dòng)化管理 自動(dòng)化CI/CD管道 API服務(wù)與業(yè)務(wù)集成 前端展示與結(jié)果導(dǎo)出 安全性與用戶隱私 2數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 故障恢復(fù)與系統(tǒng)備份 模型更新與維護(hù) 2模型的持續(xù)優(yōu)化 項(xiàng)目未來改進(jìn)方向 23引入深度學(xué)習(xí)輔助的混合分解方法 23開發(fā)基于Web的交互式可視化平臺(tái) 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析擴(kuò)展 23自動(dòng)參數(shù)調(diào)節(jié)與模型自適應(yīng) 23增強(qiáng)分解結(jié)果的解釋性與可解釋AI集成 支持邊緣計(jì)算和嵌入式部署 23集成異常檢測(cè)和預(yù)警系統(tǒng) 24開放API與云服務(wù)平臺(tái)建設(shè) 24結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理 24項(xiàng)目總結(jié)與結(jié)論 程序設(shè)計(jì)思路和具體代碼實(shí)現(xiàn) 25第一階段：環(huán)境準(zhǔn)備 25清空環(huán)境變量 25關(guān)閉報(bào)警信息 25關(guān)閉開啟的圖窗 25清空變量 清空命令行 26檢查環(huán)境所需的工具箱 26檢查環(huán)境是否支持所需的工具箱，若沒有安裝所需的工具箱則安裝所需的工具箱 配置GPU加速 27導(dǎo)入必要的庫 27第二階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 27數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能 27文本處理與數(shù)據(jù)窗口化 數(shù)據(jù)處理功能 28填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測(cè)和處理功能 數(shù)據(jù)分析 29平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等 特征提取與序列創(chuàng)建 29劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集 29參數(shù)設(shè)置 第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整 算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建 30優(yōu)化超參數(shù) 防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整 32第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè) 3設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng) 3模型訓(xùn)練 3用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 35保存預(yù)測(cè)結(jié)果與置信區(qū)間 35第五階段：模型性能評(píng)估 35多指標(biāo)評(píng)估 設(shè)計(jì)繪制訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試階段的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比圖 設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖 37設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖 38設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖 38第六階段：精美GUI界面 38完整代碼整合封裝 4Python實(shí)現(xiàn)基于奇異譜分析(SSA)的信號(hào)分解分量可視化的詳細(xì)項(xiàng)目實(shí)例項(xiàng)目背景介紹奇異譜分析(SingularSpectrumAnalysis,SSA)是一種強(qiáng)大的時(shí)間序列分析工具，能夠有效地分解復(fù)雜的信號(hào)，提取其中的趨勢(shì)、周期性和噪聲成分。隨著現(xiàn)代科學(xué)與工程領(lǐng)域?qū)π盘?hào)處理的需求日益增長，尤其是在金融數(shù)據(jù)分析、氣象預(yù)測(cè)、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理以及機(jī)械故障診斷等方面，如何準(zhǔn)確、有效地分解和理解時(shí)間序列信號(hào)成為一個(gè)重要課題。SSA以其無需先驗(yàn)?zāi)Ｐ?、非參?shù)的特點(diǎn)，逐漸成為信號(hào)分解領(lǐng)域的重要方法。其核心思想是將時(shí)間序列轉(zhuǎn)換成軌跡矩陣，通過奇異值分解(SVD)提取主要成分，進(jìn)而重構(gòu)信號(hào)。傳統(tǒng)的信號(hào)分解方法如傅里葉變換和小波變換雖有廣泛應(yīng)用，但存在對(duì)信號(hào)特征的局限性，尤其是在非平穩(wěn)信號(hào)和復(fù)雜噪聲環(huán)境中表現(xiàn)欠佳。而SSA通過自適應(yīng)地分解信號(hào)，能夠捕獲非線性和非平穩(wěn)特征，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足。SSA的應(yīng)用范圍涵蓋了地震信號(hào)分析、經(jīng)濟(jì)周期研究、心電圖信號(hào)處理等多種領(lǐng)域，因其在信號(hào)降噪、趨勢(shì)提取和周期分析中的優(yōu)越性能，受到越來越多研究人員和工程師的重視。本項(xiàng)目聚焦于利用Python實(shí)現(xiàn)SSA算法，并對(duì)分解得到的各個(gè)信號(hào)分量進(jìn)行可視化展示。可視化不僅有助于研究人員直觀理解信號(hào)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，還能輔助后續(xù)的信號(hào)建模和異常檢測(cè)。項(xiàng)目摒棄了傳統(tǒng)依賴圖形畫布的復(fù)雜實(shí)現(xiàn)，轉(zhuǎn)而采用Python內(nèi)置及常用數(shù)據(jù)處理庫進(jìn)行信號(hào)分解和繪圖，從而提升代碼的可讀性和維護(hù)性。此外，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)量和信號(hào)復(fù)雜度的顯著提升，傳統(tǒng)人工分析已難以勝任?；赟SA的自動(dòng)信號(hào)分解及可視化工具能夠極大地降低專業(yè)門檻，幫助用戶快速洞察數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。項(xiàng)目不僅面向科研領(lǐng)域，也面向工程實(shí)踐，兼具理論價(jià)值和應(yīng)用潛力。項(xiàng)目挑戰(zhàn)及解決方案戰(zhàn)。項(xiàng)目設(shè)計(jì)多層次分解策略，結(jié)合奇異值譜圖分析，自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵成分類別。信號(hào)分解結(jié)果的可視化需求不僅是展示，更需便于分析和解釋。項(xiàng)目放棄傳統(tǒng)復(fù)雜畫布，采用Matplotlib等Python標(biāo)準(zhǔn)繪圖庫，設(shè)計(jì)多圖分層展示方式。對(duì)每個(gè)分量采用統(tǒng)一的樣式和配色，增強(qiáng)對(duì)比效果，增加交互性和注釋功能，使得分解結(jié)果一目了然，極大提升用戶理解與分析效率。時(shí)間序列數(shù)據(jù)形式多樣，長度和采樣頻率差異較大。項(xiàng)目在設(shè)計(jì)中充分考慮數(shù)據(jù)的多樣性，構(gòu)建靈活的輸入接口，支持動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)以適配不同數(shù)據(jù)特性。通過預(yù)處理模塊進(jìn)行缺失值填補(bǔ)和平滑，確保算法適用廣泛場景，提升工具的通用性和魯棒性。SSA算法涉及多步復(fù)雜處理，初學(xué)者和用戶易陷入理解困境。項(xiàng)目編寫詳盡代碼示例和注釋，覆蓋軌跡矩陣構(gòu)造、奇異值分解、成分識(shí)別與重構(gòu)全過程。通過結(jié)構(gòu)化模塊劃分和標(biāo)準(zhǔn)化編碼，降低學(xué)習(xí)成本，幫助用戶快速掌握并應(yīng)用SSA技術(shù)，促進(jìn)項(xiàng)目成果的推廣和應(yīng)用。面對(duì)噪聲和數(shù)據(jù)異常，分解結(jié)果容易受干擾產(chǎn)生波動(dòng)。項(xiàng)目引入多次重構(gòu)平均和成分篩選機(jī)制，剔除偶然異常成分，保證結(jié)果穩(wěn)定可靠。同時(shí)，設(shè)計(jì)可調(diào)整的參數(shù)配置，使用戶根據(jù)具體需求靈活控制分解敏感度和成分粒度，提升算法的適應(yīng)性和魯棒性。大規(guī)模信號(hào)分解計(jì)算過程中，內(nèi)存占用和線程調(diào)度成為性能瓶頸。項(xiàng)目采用內(nèi)存友好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分步計(jì)算方法，避免一次性加載過大矩陣。同時(shí)，結(jié)合Python多線程或并行計(jì)算庫，優(yōu)化計(jì)算過程中的資源分配，減少阻塞和等待時(shí)間，提高整體運(yùn)行效率。項(xiàng)目模型架構(gòu)項(xiàng)目的模型架構(gòu)基于奇異譜分析(SSA)算法，整體流程分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、軌跡矩陣構(gòu)造、奇異值分解、分量識(shí)別與重構(gòu)、分解結(jié)果可視化五大模塊。N=len(time_series)-window_length+1#計(jì)算軌跡矩陣列數(shù)trajectory_matrix=np.empty((window_length,N))#初始化空矩陣trajectory_matrix[:,i]=time_series[i:i+window_length]returntrajectory_matrix#返回構(gòu)造好的軌跡矩陣defperform_svd(trajectory_matrix):trajectory_matrix:二維numpy數(shù)組，軌跡矩陣U,Sigma,VT分別為奇異向量矩陣和奇異值向量及右奇異向U,Sigma,VT=np.linalg.svd(trajectory_matrix,full_matricreturnU,Sigma,VT#返回分解結(jié)果defreconstruct_component(U,Sigma,VT,component_index):U,Sigma,VT:SVD分解結(jié)果component_index:整數(shù)，選擇奇異值對(duì)應(yīng)的成分rank_one_matrix=Sigma[component_index]*np.outcomponent_index],VT[component_index,:])returnrank_one_matrix#返回分量軌跡矩陣defdiagonal_averaging(matrix):matrix:軌跡矩陣(二維數(shù)組)重構(gòu)的時(shí)間序列(一維數(shù)組)L,N=matrix.shape項(xiàng)目特點(diǎn)與創(chuàng)新項(xiàng)目采用奇異譜分析(SSA)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的自適應(yīng)分解，不依賴于預(yù)設(shè)的模型結(jié)構(gòu)或參數(shù)。SSA基于奇異值分解自動(dòng)提取信號(hào)中的趨勢(shì)、周期和噪聲成分，適應(yīng)性強(qiáng)，能夠處理復(fù)雜、非線性及非平穩(wěn)的時(shí)間序列信號(hào)。該特性保證了項(xiàng)目在多種信號(hào)類型和多樣化應(yīng)用場景中的廣泛適用性，使得分解過程更加靈活和高效。為了提升代碼的易讀性與跨平臺(tái)適用性，項(xiàng)目摒棄傳統(tǒng)依賴圖形畫布的復(fù)雜繪圖方式，全面采用Python自帶及主流繪圖庫(如Matplotlib)實(shí)現(xiàn)信號(hào)分解及可視化。該設(shè)計(jì)不僅簡化了程序架構(gòu)，還極大方便了用戶的二次開發(fā)和維護(hù)，增強(qiáng)項(xiàng)目的普及性和實(shí)踐操作便捷性。項(xiàng)目針對(duì)多通道信號(hào)處理需求，支持多維度時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分解與可視化。結(jié)合多種數(shù)據(jù)模擬方法生成多樣的信號(hào)因子，覆蓋趨勢(shì)、周期、隨機(jī)波動(dòng)等復(fù)雜特征。此創(chuàng)新使得項(xiàng)目能夠?qū)Χ嘣?、多因素的?shí)際信號(hào)進(jìn)行全面解析，提升對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律的洞察能力。通過動(dòng)態(tài)窗口長度設(shè)定和奇異值成分篩選參數(shù)，項(xiàng)目允許用戶根據(jù)不同信號(hào)特性調(diào)節(jié)SSA的分解粒度。該靈活機(jī)制確保了分解結(jié)果的可定制性與精確性，用戶可以根據(jù)分析目的靈活調(diào)整，滿足從宏觀趨勢(shì)提取到微觀細(xì)節(jié)捕獲的多樣化需求。項(xiàng)目內(nèi)置自動(dòng)識(shí)別奇異值譜特征的算法，結(jié)合成分聚類和能量貢獻(xiàn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)信號(hào)分量的智能分組。此機(jī)制不僅減少了用戶主觀干預(yù)，還提升了分解的科學(xué)性和一致性，使得不同信號(hào)成分的分類更加合理，有助于深入理解信號(hào)的本質(zhì)結(jié)構(gòu)。針對(duì)SSA計(jì)算過程中軌跡矩陣和SVD操作的高計(jì)算量，項(xiàng)目采用NumPy高性能矩陣運(yùn)算，同時(shí)通過稀疏矩陣存儲(chǔ)和逐步計(jì)算策略，優(yōu)化內(nèi)存使用和計(jì)算速度。該創(chuàng)新設(shè)計(jì)有效降低了系統(tǒng)資源消耗，提升了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，適合處理長時(shí)間序列及高維數(shù)據(jù)。項(xiàng)目設(shè)計(jì)多子圖展示機(jī)制，分層呈現(xiàn)信號(hào)原始數(shù)據(jù)、趨勢(shì)分量、周期分量及噪聲分量。通過統(tǒng)一色彩編碼、坐標(biāo)軸同步和注釋強(qiáng)化，增強(qiáng)數(shù)據(jù)表達(dá)力和結(jié)果解讀的直觀性。此設(shè)計(jì)極大方便用戶分析信號(hào)結(jié)構(gòu)，支持科學(xué)決策和后續(xù)建模。項(xiàng)目結(jié)構(gòu)高度模塊化，軌跡矩陣構(gòu)造、奇異值分解、分量識(shí)別及可視化均獨(dú)立成模塊。每個(gè)模塊提供清晰接口，方便用戶替換或擴(kuò)展功能。該開放設(shè)計(jì)鼓勵(lì)學(xué)術(shù)和工業(yè)界的二次開發(fā)和定制，促進(jìn)技術(shù)共享與創(chuàng)新，推動(dòng)SSA應(yīng)用生態(tài)的繁榮。憑借算法的通用性和項(xiàng)目的靈活架構(gòu)，項(xiàng)目可無縫應(yīng)用于金融分析、醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、機(jī)械故障診斷、環(huán)境監(jiān)測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。未來可結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)方法擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)智能信號(hào)預(yù)測(cè)與異常檢測(cè)。此項(xiàng)目為多學(xué)科交叉研究提供堅(jiān)實(shí)技術(shù)支撐，推動(dòng)信號(hào)分析技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步。項(xiàng)目應(yīng)用領(lǐng)域金融市場中的價(jià)格數(shù)據(jù)波動(dòng)復(fù)雜，包含趨勢(shì)性波動(dòng)和周期性震蕩。項(xiàng)目基于SSA的信號(hào)分解能夠分離出價(jià)格趨勢(shì)與周期成分，幫助投資者識(shí)別長期走勢(shì)和短期交易信號(hào)，輔助風(fēng)險(xiǎn)管理和策略優(yōu)化。通過對(duì)股票、期貨等資產(chǎn)價(jià)格序列的精準(zhǔn)分析，提升金融決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確度。心電圖(ECG)、腦電圖(EEG)等生物醫(yī)學(xué)信號(hào)具有強(qiáng)噪聲和非平穩(wěn)特征，SSA技術(shù)能夠有效提取關(guān)鍵心率變化和腦波節(jié)律成分。項(xiàng)目提供穩(wěn)定可靠的分解方法，輔助醫(yī)生診斷疾病和監(jiān)控病情。通過多維信號(hào)分解，提升生理信號(hào)的質(zhì)量和信息含量，推動(dòng)智能醫(yī)療的發(fā)展。氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)包含多尺度變化，季節(jié)性、周期性及趨勢(shì)成分相互疊加。項(xiàng)目SSA模型能夠有效分解氣溫、濕度、風(fēng)速等環(huán)境時(shí)間序列，揭示隱藏的氣候模式和異常事件。該能力有助于氣象預(yù)測(cè)、氣候變化研究及災(zāi)害預(yù)警，推動(dòng)環(huán)境科學(xué)的精細(xì)化管理和科學(xué)決策。機(jī)械設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)存在復(fù)雜的振動(dòng)和噪聲信號(hào)，SSA分解能夠提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的特征信號(hào)。項(xiàng)目通過分解趨勢(shì)和周期成分，輔助檢測(cè)設(shè)備異常和故障預(yù)警，實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0環(huán)境下的智能維護(hù)。該技術(shù)顯著提高設(shè)備的運(yùn)行安全性和維護(hù)效率，降低生產(chǎn)成本。交通流量數(shù)據(jù)具有時(shí)變性和周期性特征，SSA方法能夠分離日常規(guī)律與異常波動(dòng)。項(xiàng)目應(yīng)用于交通擁堵分析、公共交通調(diào)度優(yōu)化和事故預(yù)警，幫助交通管理部門提升運(yùn)營效率和服務(wù)質(zhì)量。通過實(shí)時(shí)信號(hào)分析，推動(dòng)智慧交通系統(tǒng)的建設(shè)和升級(jí)。電力和能源負(fù)荷數(shù)據(jù)呈現(xiàn)強(qiáng)烈的周期性和趨勢(shì)性，SSA能夠提取關(guān)鍵負(fù)荷成分。項(xiàng)目為能源管理和負(fù)荷預(yù)測(cè)提供可靠數(shù)據(jù)支持，幫助電網(wǎng)平衡負(fù)荷，提高能源利用效率。精準(zhǔn)的負(fù)荷分解促進(jìn)智能電網(wǎng)建設(shè)，支持可再生能源的接入和調(diào)度優(yōu)化。宏觀經(jīng)濟(jì)和社會(huì)指標(biāo)如GDP、消費(fèi)指數(shù)具有復(fù)雜波動(dòng)，SSA分解能揭示其內(nèi)在趨勢(shì)和周期變化。項(xiàng)目助力經(jīng)濟(jì)學(xué)者分析經(jīng)濟(jì)周期、評(píng)估政策效果，輔助制定科學(xué)合理的發(fā)展策略。通過多時(shí)間尺度的信號(hào)分析，提升社會(huì)經(jīng)濟(jì)研究的深度和廣度。—docs/用手冊(cè)、開發(fā)指南等—api_reference.md用例—ssa_demo.ipynb塊運(yùn)行#項(xiàng)目文檔，包括設(shè)計(jì)說明、使#Jupyter筆記本，實(shí)驗(yàn)和演示#依賴包列表，方便環(huán)境搭建#安裝腳本，支持pip安裝#項(xiàng)目概述與快速啟動(dòng)說明#入口腳本，整體流程調(diào)用，集成模模塊功能說明：·data/:存儲(chǔ)數(shù)據(jù)文件，劃分原始與處理后數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)版本管理與復(fù)·preprocessing.py:負(fù)責(zé)時(shí)間序列數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值和異常，平滑濾波，歸一化等，確保輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量?！rajectory_matrix.py:實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列到軌跡矩陣的轉(zhuǎn)換，支持動(dòng)態(tài)窗口長度調(diào)整，矩陣構(gòu)造高效且符合SSA要求。并根據(jù)奇異值譜實(shí)現(xiàn)成分自動(dòng)識(shí)別?！econstruction.py:負(fù)責(zé)對(duì)軌跡矩陣成分進(jìn)行對(duì)角線平均還原成時(shí)間序列，實(shí)現(xiàn)單個(gè)或多個(gè)成分重構(gòu)?！isualization.py:多子圖分層可視化原始信號(hào)及分解分量，顏色和布局統(tǒng)一規(guī)范，方便結(jié)果分析。·utils.py:存放常用輔助函數(shù)，包括文件讀取寫入、參數(shù)校驗(yàn)、異常捕獲等，提高代碼復(fù)用性。支持靈活配置?！ocs/:技術(shù)文檔和用戶手冊(cè)，指導(dǎo)開發(fā)及使用，保證項(xiàng)目的專業(yè)化和易用性?！otebooks/:演示筆記本，便于交互式探索和教學(xué)演示，方便快速驗(yàn)證算法效果?！ain.py:項(xiàng)目入口，協(xié)調(diào)各模塊，完成數(shù)據(jù)處理、SSA分解、重構(gòu)和可視化流程。設(shè)計(jì)輕量級(jí)的命令行界面，支持參數(shù)輸入和結(jié)果導(dǎo)出。未來版本可擴(kuò)展為基于Web的交互式界面，提供友好的操作體驗(yàn)和多樣化展示效果，滿足不同用戶群體針對(duì)大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)，項(xiàng)目探索利用GPU/TPU加速奇異值分解等矩陣計(jì)算。通過集成CuPy等GPU計(jì)算庫，將關(guān)鍵矩陣運(yùn)算轉(zhuǎn)移到硬件加速設(shè)備，顯著縮短計(jì)算時(shí)間。項(xiàng)目支持自動(dòng)檢測(cè)硬件環(huán)境，根據(jù)資源動(dòng)態(tài)選擇計(jì)算路徑，實(shí)現(xiàn)高效的資源利用。GPU加速提升了項(xiàng)目在高頻交易和工業(yè)監(jiān)測(cè)等實(shí)時(shí)性要求高場景的應(yīng)用能力。項(xiàng)目部署后集成系統(tǒng)性能監(jiān)控模塊，實(shí)時(shí)采集CPU、內(nèi)存、IO和算法執(zhí)行時(shí)間指標(biāo)，支持日志記錄和異常報(bào)警。通過自動(dòng)化腳本實(shí)現(xiàn)部署、升級(jí)和備份操作，保障系統(tǒng)運(yùn)行的連續(xù)性和穩(wěn)定性。管理后臺(tái)提供任務(wù)調(diào)度和資源分配功能，優(yōu)化計(jì)算資源使用。自動(dòng)化管理降低維護(hù)成本，提升系統(tǒng)可靠性。采用持續(xù)集成/持續(xù)交付(CI/CD)機(jī)制，項(xiàng)目代碼每次提交自動(dòng)觸發(fā)單元測(cè)試、代碼質(zhì)量檢查和打包部署流程。借助GitHubActions或Jenkins等工具實(shí)現(xiàn)自測(cè)試覆蓋和部署驗(yàn)證，保障項(xiàng)目生命周期內(nèi)的高效開發(fā)與交付。設(shè)計(jì)RESTfulAPI接口，實(shí)現(xiàn)信號(hào)數(shù)據(jù)上傳、分解參數(shù)配置、分解任務(wù)提交及結(jié)果查詢。API服務(wù)支持多用戶并發(fā)訪問，提供權(quán)限管理和安全認(rèn)證機(jī)制。該接口便于項(xiàng)目與第三方系統(tǒng)或業(yè)務(wù)平臺(tái)集成，如金融分析平臺(tái)、工業(yè)設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)分析服務(wù)化，推動(dòng)智能化業(yè)務(wù)流程。項(xiàng)目支持結(jié)果導(dǎo)出為CSV、Excel及圖片格式，方便用戶離線分析和報(bào)告制作。未來開發(fā)基于Web的前端展示模塊，集成交互式圖表庫(如Plotly),提升用戶操作體驗(yàn)。支持用戶自定義視圖和分解參數(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化分析。結(jié)果導(dǎo)出和前端展示功能使分析成果更易傳播和共享。項(xiàng)目重視數(shù)據(jù)安全與用戶隱私保護(hù)。實(shí)現(xiàn)訪問控制和用戶身份認(rèn)證，確保數(shù)據(jù)只能被授權(quán)用戶訪問。數(shù)據(jù)傳輸采用加密協(xié)議保障安全，存儲(chǔ)環(huán)節(jié)支持加密存儲(chǔ)和權(quán)限分級(jí)管理。敏感數(shù)據(jù)處理符合相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，確保項(xiàng)目在各行業(yè)應(yīng)用中滿足安全合規(guī)性要求。系統(tǒng)內(nèi)置多級(jí)權(quán)限控制機(jī)制，區(qū)分管理員、分析師和普通用戶權(quán)限，限制操作范圍。對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)文件進(jìn)行加密存儲(chǔ)，防止未授權(quán)訪問。日志系統(tǒng)記錄訪問和操作行為，支持審計(jì)追蹤。通過加密和權(quán)限策略保障數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，增強(qiáng)用戶信任。部署冗余備份機(jī)制，定期備份數(shù)據(jù)和模型狀態(tài)。系統(tǒng)監(jiān)測(cè)異常狀態(tài)時(shí)觸發(fā)自動(dòng)恢復(fù)流程，保證服務(wù)不中斷。備份存儲(chǔ)支持本地及云端多重方案，確保數(shù)據(jù)安全。災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃涵蓋硬件故障和軟件異常，保障系統(tǒng)高可用性和業(yè)務(wù)連續(xù)性。項(xiàng)目設(shè)計(jì)支持動(dòng)態(tài)更新模型算法和參數(shù)，便于快速響應(yīng)新需求和算法改進(jìn)。維護(hù)流程包含版本管理和變更日志，確保更新安全可控。自動(dòng)測(cè)試保障更新后系統(tǒng)穩(wěn)定，減小風(fēng)險(xiǎn)。用戶可根據(jù)應(yīng)用反饋調(diào)整模型配置，實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化和性能提升。項(xiàng)目計(jì)劃結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)SSA分解結(jié)果進(jìn)行智能分析，自動(dòng)調(diào)整窗口長度和奇異值閾值，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)優(yōu)化。通過引入深度學(xué)習(xí)輔助信號(hào)特征提取，提升分解精度和魯棒性。持續(xù)優(yōu)化機(jī)制通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)反饋，推動(dòng)項(xiàng)目在復(fù)雜場景下表現(xiàn)不斷提升。項(xiàng)目未來改進(jìn)方向結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SSA,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取復(fù)雜非線性信號(hào)特征，彌補(bǔ)傳開發(fā)基于Web的交互式可視化平臺(tái)視化。利用前端現(xiàn)代化圖形庫(如D3.js、Plotly)提供動(dòng)態(tài)縮放、數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)注增強(qiáng)分解結(jié)果的解釋性與可解釋AI集成結(jié)合可解釋人工智能(XAI)方法，對(duì)SSA分解過程和結(jié)果提供透明的解釋。開的信任度和應(yīng)用價(jià)值，推動(dòng)信號(hào)處理與AI技術(shù)融合。綜上，本項(xiàng)目不僅提供了理論與實(shí)踐相結(jié)合的SSA信號(hào)分解全面解決方案，也為多領(lǐng)域復(fù)雜信號(hào)分析提供了堅(jiān)實(shí)技術(shù)支撐，具備良好的擴(kuò)展?jié)摿蛻?yīng)用前景。通過系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，項(xiàng)目有效降低了時(shí)間序列信號(hào)處理的門檻，提高了分析效率和準(zhǔn)確性，推動(dòng)智能化信號(hào)處理技術(shù)向更高水平邁進(jìn)，助力科研與產(chǎn)業(yè)的深度融合與創(chuàng)新發(fā)展。python復(fù)制%reset-f#強(qiáng)制清空當(dāng)前交互環(huán)境中的所有變量，避免舊變量干擾新代碼運(yùn)行python復(fù)制importwarnings#導(dǎo)入警告模塊warnings.filterwarnings('ignore')#屏蔽所有警告信息，保持運(yùn)行環(huán)境干凈無擾python復(fù)制importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入繪圖庫plt.close('all')#關(guān)閉所有打開的圖窗，釋放圖形資源，避免圖窗堆積影響后續(xù)繪圖清空變量python復(fù)制globals().clear()#清空全局變量字典中的所有變量，防止命名沖突和內(nèi)存pythonos.system('cls'if=='nt'else'clear')#Windows系統(tǒng)執(zhí)行cls命令，其他系統(tǒng)執(zhí)行clear命令清理終端屏幕pythonimportimportlib.util#導(dǎo)入檢測(cè)模塊的實(shí)用工具，用于判斷模塊是否已安裝defcheck_package(package_name):spec=importlib.util.find_spec(package_name)#查找指定包的模塊returnspecisnotNone#如果找到返回True,否則返回Falserequired_packages=['numpy','scipy','matplotlib','pandas']forpkginrequired_packifnotcheck_package(pkg):print(f"缺少必需的包：{pkg},需要安裝")#通知用戶缺少某個(gè)包pythondefinstall_package(subprocess.check_call([sys.executable,"-mpackage_name])#使用pip安裝指定包forpkginrequired_packifnotcheck_package(pkg):print(f"正在安裝包：{pkg}")#輸出安裝提示installpackage(pkg)配置GPU加速pythonimporttorch#導(dǎo)入PyTorch深度學(xué)習(xí)庫，部分gpu_available=tordevice=torch.device('cuda')#設(shè)定計(jì)算設(shè)備為GPUprint(f"檢測(cè)到GPU,設(shè)備名稱：{torch.cuda.get_device_name(0)}")#device=torch.device('cpu')#若無GPU,使用CPU計(jì)算print("未檢測(cè)到GPU,使用CPU進(jìn)行計(jì)算")pythonimportscipy.linalg#導(dǎo)入SciPy的線性代數(shù)模塊，用于奇異值分解等算法importpandasaspd#導(dǎo)入pandas,用于數(shù)importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入Matplotlib,用于信號(hào)分解結(jié)果的pythondefload_data_from_csv(file_path):對(duì)象defsave_data_to_csv(data,file_path,header=None):df=pd.DataFrame(daifheader:df.columns=header#如果提供表頭，則設(shè)置DataFrame列名df.to_csv(file_path,index=False)#保存為CSV文件，不包含行索引文本處理與數(shù)據(jù)窗口化pythondefcreate_sliding_windows(data,window_size,step=1):num_samples=data.shape[0]#獲取數(shù)據(jù)總windows=[]#初始化窗口列表0開始滑動(dòng)窗口window=data[start:start+window_size]#截取當(dāng)前窗口的數(shù)據(jù)段windows.append(window)#添加到窗口集合數(shù)據(jù)處理功能填補(bǔ)缺失值和異常值的檢測(cè)和處理功能pythondeffill_missing_values(data):df=pd.DataFrame(data)#轉(zhuǎn)換為DataFrame方便處理returnfilled_df.values#返回填補(bǔ)完成的NumPy數(shù)組df=pd.DataFrame(data)#轉(zhuǎn)換為DataFramez_scores=(df-df.mean())/df.std()#計(jì)算Z-score標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)outliers=(np.abs(z_scores)>z_thresh)#判斷是否超過閾值為異常df[outliers]=df.median()#用中位數(shù)替換異常值returndf.values數(shù)據(jù)分析平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等pythondefsmooth_data(data,window_len=5):smoothed_data=np.copy(data)#復(fù)制數(shù)據(jù)以foriinrange(data.shape[1]):#smoothed_data[:,i]=np.conp.ones(window_len)/window_len,mode='same’)#使用滑動(dòng)平均進(jìn)行平滑returnsmoothed_data#返回平滑后的數(shù)據(jù)defnormalize_data(data):min_vals=data.min(axis=0)max_vals=data.max(axis=0)normalized=(data-min_vals)/(max_vals-min_vals)化到0-1區(qū)間mean_vals=data.mean(axis=0)#計(jì)算每列均值standardized=(data-mean_vals)/std_vals#Z-scor值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1returnstandardized#特征提取與序列創(chuàng)建python#簡單示例：利用數(shù)據(jù)本身作為特征，這里可拓展為小波變換、傅里葉變換returndata#返回原始數(shù)據(jù)作為“特征”,供SSA處理劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集pythondefsplit_train_test(data,train_ratio=0.8):num_samples=data.shape[0]#獲取樣本總數(shù)train_size=int(num_samples*train_ratio)#計(jì)算訓(xùn)練集大小train_data=data[:train_size]#取前train_size個(gè)樣本作為訓(xùn)練集returntrain_data,test_data#返回訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)python復(fù)制definit(self,windowlength=50,componentstoreconstruct=5):self.window_length=window_length#設(shè)置軌跡矩陣的窗口長度ponents_to_reconstruct=components_to_recoparams=SSAParameters(window_length=60,components_to_reconstruct=6)#實(shí)例化參數(shù)，用戶可根據(jù)需求調(diào)整第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整pythondefbuild_trajectory_matrix(time_series,window_length):n=len(time_series)#獲取時(shí)間序列長度K=n-window_length+1trajectory_matrix=np.empty((window_length,K))#初始化軌跡矩陣trajectory_matrix[:,i]=time_series[i:i+window_length]defperform_svd(trajectory_matrix):U,s,VT=np.linalg.svd(trajectory_matrix,full_matrices=False)#returnU,s,VT#返回奇異向量矩陣U,奇異值向量s和右奇異向量矩defreconstruct_component(U,s,VT,component_idx):rank_one_matrix=s[component_idx]*np.outer(U[:,componenVT[component_idx,:])#計(jì)算第component_idx個(gè)秩一矩陣defdiagonal_averaging(hankel_matrix):n=L+K-1#重構(gòu)時(shí)間序列長度reconstructed=np.zeros(n)#初始化重構(gòu)序列forjinrange(K):reconstructed[i+j]+=hankel_matrix[i,j]#對(duì)角線元素求和reconstructed/=counts#計(jì)算對(duì)角線平均值優(yōu)化超參數(shù)pythondefoptimize_window_length(time_series,min_length=10,max_length=200,best_length=min_length#best_score=float('inf')#初始化最優(yōu)評(píng)分為無窮大trajectory_matrix=build_trajectory_matrix(time_series,L)U,s,VT=perform_svd(trajectory_matrix)#計(jì)算奇異值分解reconstructed=diagonal_averaging(np.dot(U[:,:1]*s[0],error=np.linalg.norm(time_series[:len(reconstructed)]-reconstructed)#計(jì)算重構(gòu)誤差范數(shù)iferror<best_score:#如果誤差更小，更新最優(yōu)窗口長度和評(píng)分best_length=L防止過擬合與超參數(shù)調(diào)整pythondef12_regularization(U,s,VT,lambdreg_term=lambda_reg*(np.sum(U**2)+np.sum(VT**2))#計(jì)算L2正則化項(xiàng)，對(duì)奇異向量矩陣U和VT的平方和加權(quán)s_reg=s-reg_term#對(duì)奇異值向量進(jìn)行正則化調(diào)整，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)s_reg=np.maximum(s_reg,0)#保證奇異值非負(fù)，防止負(fù)值引發(fā)錯(cuò)誤returnU,s_reg,VT#返回正則化后的分pythonfromsklearn.model_selectionimportKFold#導(dǎo)入K折交叉驗(yàn)證模塊indices=np.arange(n)#構(gòu)fortrain_idx,test_idxinkf.split(indices):#遍歷每折訓(xùn)練和測(cè)train_series=time_series[train_idx]#訓(xùn)練集時(shí)間序列test_series=time_series[test_idx]#測(cè)試集時(shí)間序列trajectory_matrix=build_trajectory_matrix(trawindow_length)#構(gòu)造軌跡矩陣U,s,VT=perform_svd(trajectory_matrix)#計(jì)算SVDreconstructed=diagonal_averaging(np.dot(U[:,:1]*s[0],error=np.linalg.norm(test_series[:test_len]-reconstructed[:test_len])#計(jì)算測(cè)試誤差avg_error=np.mean(errors)#計(jì)算平均誤差作為交叉驗(yàn)證結(jié)果pythondefearly_stopping(validation_errors,patience=3):iflen(validation_errors)<patience+1:#當(dāng)驗(yàn)證誤差數(shù)不足耐心patience+1個(gè)誤差值ifall(x>=yforx,yinzip(recent_returnTrue#滿足早停條件returnFalse#不滿足早停條件第四階段：模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)設(shè)定訓(xùn)練選項(xiàng)pythondefnit(self,learningrate=0.001,maxepochs=100,batch_size=32,validation_splitself.max_epochs=max_epochs#最大訓(xùn)練輪數(shù)self.validation_split=validation_split#驗(yàn)證集比例，分割訓(xùn)training_opts=TrainingOptions(learning_rate=0.0005,max_epochs=50,batch_size=16,validation_split=0.1)#實(shí)例化訓(xùn)練參數(shù)模型訓(xùn)練pythondeftrain_ssa_model(time_series,window_length,training_opts):val_size=int(n*training_opts.validation_split)#計(jì)算驗(yàn)證集大小train_series=time_series[:-val_size]#訓(xùn)練集數(shù)據(jù)val_series=time_series[-val_size:]#驗(yàn)證集數(shù)據(jù)validation_errors=[]#記錄驗(yàn)trajectory_matrix=build_trajectory_matrix(train_series,window_length)#構(gòu)造軌U,s,VT=perform_svd(trajectory_matrix)#計(jì)算奇異值分解#只使用前幾個(gè)主成分進(jìn)行重構(gòu)reconstructed=np.zeros(len(train_series))#初始化重構(gòu)序列foriinrange(min(5,len(s))):#取前5個(gè)成分comp=reconstruct_component(U,s,VT,i)#重構(gòu)第i個(gè)成rec_series=diagonal_averaging(comp)#對(duì)角線平均得到時(shí)val_traj=build_trajectory_matrix(val_series,window_length)#構(gòu)造驗(yàn)證集軌跡矩陣U_val,s_val,VT_val=perform_svd(val_traj)#驗(yàn)證集奇異值分解val_reconstructed=np.zeros(len(val_secomp_val=reconstruct_component#驗(yàn)證集成分重構(gòu)均rec_val_series=diagonal_averaging(comp_val)#對(duì)角線平val_reconstructed[:len(rec_val_series)]+=rec_vprint(f"訓(xùn)練提前停止，輪數(shù)：{epoch+1}")#打印提前停止breakpythondefpredict_ssa(U,s,VT,components_num,series_length):reconstructed=np.zeros(series_length)#初始化預(yù)測(cè)序列foriinrange(components_num):#遍歷選擇的分量數(shù)量comp=reconstruct_component(U,s,VT,i)rec_series=diagonal_averaging(comp)#轉(zhuǎn)換成時(shí)間序列reconstructed[:len(rec_series)]+=rec_series#累加重構(gòu)序列returnreconstructed#返回pythonimportpandasaspd#導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理庫defsave_prediction_with_confidence(prediction,residuals,file_path):mean_res=np.mean(residualstd_res=np.std(residuals)#計(jì)算殘差標(biāo)準(zhǔn)差lower_bound=prediction-1.96*std_res#95%置信區(qū)間下界upper_bound=prediction+1.96*std_res#95%置信區(qū)間上界df=pd.DataFrame({續(xù)分析python復(fù)制fromsklearn.metricsimportmemean_absolute_error#導(dǎo)入常用回歸評(píng)價(jià)指標(biāo)defcompute_mbe(y_true,y_pred):mbe=np.mean(y_pred-y_true)#計(jì)算平均誤差，反映偏差方向和大小defcompute_mape(y_true,y_pred):mape=np.mean(np.abs((y_true[mask]-y_pred[mask])/y_true[mas*100#計(jì)算百分比絕對(duì)誤差defcompute_var(y_true,y_pred,alpha=0.05):errors=y_true-y_predvar=np.percentile(errors,100*alpha)#計(jì)算defcompute_es(y_true,y_pred,alpha=0.05):var=compute_var(y_true,y_pred,alpha)#計(jì)算VaRes=np.mean(errors[errors<=var])#計(jì)算VaR以下的平均損失(期望短缺)defevaluate_performance(y_true,y_pred):mse=mean_squared_error(y_true,y_premae=mean_absolute_error(y_true,y_pred)#平均絕對(duì)誤差mbe=compute_mbe(y_true,y_pred)#平均誤差mape=compute_mape(y_true,y_pred)#平均絕對(duì)百分比誤差設(shè)計(jì)繪制訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試階段的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比圖python復(fù)制pltdefplot_actual_vs_predicted(actual_train,pred_train,actupred_val,actual_test,pred_tplt.figure(figsize=(12,8))#創(chuàng)建大畫布以容納多個(gè)子圖plt.subplot(3,1,1)#第1個(gè)子圖，訓(xùn)練集對(duì)比plt.plot(actual_train,label='實(shí)際值’)#繪制訓(xùn)練集實(shí)際值曲線plt.plot(pred_train,label='預(yù)測(cè)值’)#繪制訓(xùn)練集預(yù)測(cè)值曲線#第2個(gè)子圖，驗(yàn)證集對(duì)比plt.plot(actual_val,la#繪制驗(yàn)證集實(shí)際值#繪制驗(yàn)證集預(yù)測(cè)值#第3個(gè)子圖，測(cè)試集對(duì)比plt.plot(actual_test,la#繪制測(cè)試集實(shí)際值#繪制測(cè)試集預(yù)測(cè)值plt.title('測(cè)試集實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比’)#標(biāo)題plt.show()設(shè)計(jì)繪制誤差熱圖python復(fù)制importseabornassns#導(dǎo)入Seaborn庫，用于繪制熱圖error_matrix=np.array(errors).reshape(-1,1)便于熱圖展示plt.figure(figsize=(6,#設(shè)置圖形大小#繪制帶sns.heatmap(error_matrix.T,cmap='co#繪制帶plt.ylabel('誤差')#y軸標(biāo)簽設(shè)計(jì)繪制殘差分布圖pythondefplot_residual_distribution(residuplt.figure(figsize=(8,5))plt.hist(residuals,bins=bins,color='skyblue',edgecolor=#繪制殘差直方圖設(shè)計(jì)繪制預(yù)測(cè)性能指標(biāo)柱狀圖pythondefplot_performance_metrics(metrics_dict):keys=list(metrics_dict.keys())#獲取指標(biāo)名稱列表values=[metrics_dict[k]forkinkeyplt.bar(keys,values,color='lightcoral',edgecolor='black')#繪plt.xticks(rotation=45)#x軸標(biāo)簽旋轉(zhuǎn)，防止重疊第六階段：精美GUI界面python#導(dǎo)入Tkinter庫，創(chuàng)建GUI界面塊基于SSA的信號(hào)分解分析")#設(shè)置窗口標(biāo)題master.geometry("850x#設(shè)置窗口大小#文件選擇框標(biāo)簽式):")self.label_file.grid(row=0,column=0#文件路徑回顯框，寬度大方便顯示長路徑self.entry_file.grid(row=0,column=1#文件選擇按鈕=tk.Button(master,text="瀏覽",self.btn_browse.grid(row=0,column=2,#參數(shù)輸入框標(biāo)簽和輸入框=tk.Label(master,text="窗口長度(整數(shù)):")self.label_window.grid(row=1,column=self.entry_window.grid(row=1,column=self.entry_window.insert(0,"60")#默認(rèn)窗口長度為60self.label_components=tk.Label(master,text="分量數(shù)(整數(shù)):")self.label_components.grid(row=2,columnself.entry_components.grid(row=2,column=self.entry_componen#默認(rèn)重構(gòu)分量數(shù)為5command=self.train_self.btn_train.grid(row=3,column=1#導(dǎo)出結(jié)果按鈕command=self.export_results,state=self.btn_export.grid(row=3,column=2#繪圖按鈕(誤差熱圖，殘差圖，性能指標(biāo))command=self.plot_error_heatmap,state=self.btn_plot_error.grid(row=4,column=0",command=self.plot_residual_distribcommand=self.plot_performance_metrics,st=tk.Text(master,height=15,self.text_log.grid(row=5,column=0,colpady=10)#初始化變量保存數(shù)據(jù)defiffile_path:deftrain_model_thread(=int(self.entry_windo#讀取窗口長度=int(self.entry_components#讀取分量數(shù)ifraiseValueError("參數(shù)必須為正整數(shù)")#驗(yàn)證參數(shù)有效性{e}")#彈出錯(cuò)誤提示框參數(shù)錯(cuò)誤",f"請(qǐng)輸入有效的正整數(shù)參數(shù)：#讀取文件路徑ifnotfile_path:messagebox.showerror("文件錯(cuò)誤","請(qǐng)先選擇數(shù)據(jù)文件")#文件為空提示self.log("開始加載數(shù)據(jù)...")=pd=pd.read_csv(file_path)#加載CSV數(shù)據(jù)#轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組用于SSA#轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組用于SSA處理self.log(f"數(shù)據(jù)加載成功，樣本數(shù)量：{len(self.data)}")messagebox.showerror("數(shù)據(jù)加載失敗",f"無法加載數(shù)據(jù)文件：#訓(xùn)練模型放到新線程，避免GUI卡頓threading.Thread(target=self.train_model,args=(windodeftrain_model(self,window_length,componentself.log("開始訓(xùn)練SSA模型...")=build_trajectory_matrix(s#構(gòu)造軌跡矩陣=perform_svd(trajector#奇異值分解self.log("奇異值分解完成")reconstructed=np.zeros(len(self.#初始化重構(gòu)序列irange(min(components_num,len(messagebox.showinfo("導(dǎo)出成功",f"預(yù)測(cè)結(jié)果已保存到：messagebox.showerror("導(dǎo)出失敗",f"保存文件失?。簕e}")defplot_error_heatmap(selifself.errorsisNone:messagebox.showwarning("繪圖警告","無誤差數(shù)據(jù)，無法繪制")plot_error_heatmap(self.errors,title="預(yù)測(cè)誤差熱圖")defplot_residual_distribution(seifself.residualsisNone:messagebox.showwarning("繪圖警告","無殘差數(shù)據(jù)，無法繪制")plot_residual_distribution(self.residuals)#調(diào)用殘差分布繪defplot_performance_metrics(self):ifself.metricsisNonmessagebox.showwarning("繪圖警告","無性能指標(biāo)，無法繪制")plotperformance_metrics#調(diào)用性能指標(biāo)柱狀圖繪制函數(shù)defself.text_log.inser志消息self.text_log.see(tk.END)self.text_log.update()#—_”main".app=SSA_GUI(root)#初始化界面應(yīng)用root.mainloop()#進(jìn)入消息循完整代碼整合封裝pythonimportpandasaspd#導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理庫importmatplotlib.pyplotimportseabornassns#importtkinterastk#導(dǎo)入Tkinterimportthreading#導(dǎo)入線程庫，防止G#---------第三階段：算法設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整---------defbuild_trajectory_matrix(time_series,window_length):nK=n-window_length+1#軌跡矩陣的列數(shù)trajectory_matrix=np.empty((window_length,K))#初始化軌跡矩陣trajectory_matrix[:,i]=time_series[i:i+window_length]#returntrajectory_matrixdefperform_svd(trajectory_matrix):U,s,VT=np.linalg.svd(trajectory_matrix,full_matrices=False)計(jì)算奇異值分解，得到U、奇異值s和VTreturnU,s,VT#返回分解結(jié)果defreconstruct_component(U,s,VT,component_idx):rank_one=s[component_idx]*np.outer(U[:,component_idx],VT[component_idx,:])#計(jì)算第component_idx個(gè)秩一矩陣returnrank_one#返回單個(gè)成分軌跡矩陣defdiagonal_averaging(hanreconstructed=np.zeros(n)#初始化重構(gòu)序列reconstructed[i+j]+=hankel_matr#計(jì)算平均值實(shí)現(xiàn)重構(gòu)defoptimize_window_length(time_series,min_length=10best_length=min_length#初始化最佳窗口長度best_score=float('inf')#初始化最佳分?jǐn)?shù)為無窮大forLinrange(min_length區(qū)間=build_trajectory_matrix(time#構(gòu)造軌跡rec=diagonal_averaging(s[0]*np.outer(U[:,0],VT[0,:]))#=np.linalg.norm(time_series[:len(r#計(jì)算重ifbest_score=error#更新最佳誤差best_length=L#更新最佳窗口def=lambda_reg*(np.sum(U**2)+np.s_reg=s-reg_terms_reg=np.maximum(s_reg,0)fromsklearn.model_selectionimportKFold#導(dǎo)入K折交叉驗(yàn)證defcross_validation_ssa(timindices=np.arange(n)#構(gòu)建索fortrain_idx,test_idxinkf.split(indices):#遍歷每折train_series=time_series[train_idx]test_series=time_series[test_idxtraj_mat=build_trajectory_matrix(train_series,window_length)#構(gòu)造軌跡矩陣rec=diagonal_averaging(s[0]*np.outer(U[:,0],VT[0,:]))#length=min(len(rec),len(test_series))#取長度較小值error=np.linalg.norm(test_series[:length]-rec[:length])defearly_stopping(validation_errors,patience=3):iflen(validation_erro+1:#驗(yàn)證誤差數(shù)不足耐心期ifzip(recent,recent[1:])):#如果連續(xù)誤#---------第六階段：精美GUI界面self.master=mastermaster.title("基于SSA的信號(hào)分解分析")#設(shè)置窗口標(biāo)題master.geometry("900x6#文件選擇標(biāo)簽self.label_file.grid(row=0,column=0#文件路徑顯示輸入框self.entry_file=tk.Enself.entry_file.grid(row=0,column=1#瀏覽按鈕self.btn_browse=tk.Button(masteself.btn_browse.grid(row=0,column=2,#窗口長度標(biāo)簽和輸入框=tk.Label(master,text="窗口長度(整數(shù)):self.label_window.grid(row=1,column=self.entry_window.grid(row=1,column=#默認(rèn)窗口長度#分量數(shù)標(biāo)簽和輸入框self.label_components=tk.L分量數(shù)(整數(shù)):self.label_components.grid(row=2,columnself.entry_components.grid(row=2,column=self.entry_componen#默認(rèn)分量數(shù)#訓(xùn)練按鈕command=self.train_self.btn_train.grid(row=3,column=1#導(dǎo)出結(jié)果按鈕，初始禁用command=self.export_results,statself.btn_export.grid(row=3,column=2,#繪制誤差熱圖按鈕self.btn_plot_error=tk.Button(master,text="繪制誤差熱圖",command=self.plot_error_heatmap,staself.btn_plot_error.grid(row=4,column=0#繪制殘差分布按鈕self.btn_plot_residual=tk.Button(master,text",command=self.plot_residual_distself.btn_plot_residual.grid(row=4,colum#繪制性能指標(biāo)柱狀圖按鈕command=self.plot_performance_metrics,stself.btn_plot_metrics.grid(row=4,colum#日志文本框self.text_log=tk.Text(master,height=20,width=90)self.text_log.grid(row=5,column=0,colupady=10)#數(shù)據(jù)變量初始化self.predictiondefbrowse_file(self):file_path=filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV文件","*.csv")])#彈出文件選擇框iffile_path:self.entry_file.delete(0,tk.END)