提取时间序列关键特征，包含哪些因素呢

提取时间序列关键特征，包含哪些因素呢？比如斜率信息，还有其他什么嘛？最好推荐一些最新的文献或者一起讨论一下

还有这些特征：

平均值（Mean）：时间序列数据的平均值，用于度量整体的中心趋势。
方差（Variance）：时间序列数据的离散程度，用于度量数据的波动性。
自相关（Autocorrelation）：时间序列数据在不同滞后值（lag）下的相关性。
趋势（Trend）：时间序列数据的长期发展趋势。
季节性（Seasonality）：时间序列数据在某个固定周期内的变化。
峰度（Kurtosis）：时间序列数据的尖峰度，用于度量数据分布的形状。
偏度（Skewness）：时间序列数据的偏斜程度，用于度量数据分布的非对称性。
斜率（Slope）：时间序列数据中相邻点之间的斜率，用于度量数据的瞬时变化速率。
滚动统计量（Rolling Statistics）：在时间序列的滚动窗口内计算的统计量，例如滚动平均和滚动标准差。

文献：
Fulcher B D, Jones N S. Highly comparative feature-based time-series classification[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2014, 26(12): 3026-3037.

这个一般来说可以用 LSTM 一类的无监督的方法，自动提取特征。（如果你能找到特征，似乎就没有必要用机器来找特征了）

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7556841
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：语义分割中单类别和多类别图片数据标注，以及灰度类别转换
• 除此之外, 这篇博客: 函数中的 关键参数主要指调用函数时的参数传递方式，与函数定义无关。通过关键参数可以按参数名字传递值，明确指定哪个值传递给哪个参数，实参顺序可以和形参顺序不一致，但不影响参数值的传递结果，避免了用户需要牢记参数位置和顺序的麻烦，使得函数的调用和参数传递更加灵活方便 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  >>>def demo(a,b,c=1):       # c是默认值参数
         print(a,b,c)
  
  >>>demo(1,2)            
  out:1,2,1
  >>>demo(b=1,a=2,c=3)      # 关键参数
  out:2,1，3
  

• 您还可以看一下 刘伶华老师的软件测试经典面试题剖析课程中的 你觉得作为一名软件测试工程师，应该要具备什么素质？小节, 巩固相关知识点
  

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