使用自动编码器对重力波进行降噪

时间:2018-06-24 11:00:08

标签: time-series autoencoder

我已阅读以下文档,并对合成数据集进行了一些实验:

https://arxiv.org/abs/1711.09919

我不太确定作者对自动编码器输入采用什么格式。 我正在使用Keras和Tensorflow并构建具有尺寸的张量:

(样本,时间步长,功能)

因此,我尝试为每个样本构建以下功能(这是8分):

 [0  0  0  0  0  0 x1 x2
 0  0  0  0  0 x1 x2 x3
 0  0  0  0 x1 x2 x3 x4
 0  0  0 x1 x2 x3 x4 x5
 0  0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8  0
x3 x4 x5 x6 x7 x8  0  0
x4 x5 x6 x7 x8  0  0  0
x5 x6 x7 x8  0  0  0  0
x6 x7 x8  0  0  0  0  0
x7 x8  0  0  0  0  0  0
x8  0  0  0  0  0  0  0

我认为以下文章中也提到了这一点:

https://www.isca-speech.org/archive/archive_papers/interspeech_2012/i12_0022.pdf

问题是,我得到的结果非常差,并且只有在使用长滑动窗口的情况下,时间序列的噪点才很小。 以下是快照:

signal and denoised time series

有人知道如何正确格式化输入吗?

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