时间序列转二维图像方法及其应用研究综述

摘要

时间序列数据广泛存在于工业监控、医疗健康、金融分析等领域，但其一维结构限制了模式识别与特征提取的效率。将时间序列转换为二维图像，可利用计算机视觉领域的成熟技术（如卷积神经网络）提升分析性能。本文系统梳理了时间序列转二维图像的方法体系，涵盖经典方法（如格拉姆角场、马尔可夫转移场）与深度学习方法（如生成对抗网络、自编码器），并结合工业故障诊断、医疗健康监测等场景分析其应用价值，同时探讨数据维度映射、计算复杂度等挑战及未来研究方向。

一、方法体系：从经典到创新的演进

1.1 经典方法：基于数学变换的维度扩展

格拉姆角场（GAF）通过极坐标变换将时间序列映射为二维矩阵，保留时序依赖性。例如，对长度为N的序列x(t)，先归一化至[-1,1]，再通过极坐标转换（φ=arccos(x_i), r=t_i/N）生成格拉姆角和场（GASF）或差场（GADF）。其优势在于保持时间相关性，但计算复杂度随序列长度平方增长。

马尔可夫转移场（MTF）利用马尔可夫链统计序列状态转移概率。将序列分箱为Q个离散状态，计算状态转移矩阵后映射为Q×Q图像。例如，在设备振动信号分析中，MTF可捕捉状态转移模式，但分箱策略的选择直接影响特征表达。

递归图（RP）通过相空间重构生成二维图，反映系统动态特性。对序列x(t)，计算所有点对(x_i,x_j)的距离并阈值化，生成黑白图像。RP对噪声敏感，需结合降维技术（如PCA）优化。

1.2 深度学习方法：数据驱动的端到端转换

生成对抗网络（GAN）通过对抗训练生成逼真图像。例如，TimeGAN在潜在空间中学习时间序列的分布，生成器输出与真实序列相似的二维图像，判别器区分真假样本。其优势在于无需手动设计特征，但需大量数据避免模式崩溃。

自编码器（AE）通过编码器-解码器结构压缩序列并重建图像。变分自编码器（VAE）引入概率分布约束，增强生成多样性。在医疗ECG分析中，AE可将心率序列转换为二维特征图，辅助心律失常分类。

时序图像生成网络（TIGN）结合LSTM与CNN，先通过LSTM提取时序特征，再通过转置卷积生成图像。例如，在工业传感器数据中，TIGN可捕捉周期性模式并生成对应纹理图像。

二、应用场景：跨领域的实践探索

2.1 工业故障诊断：从振动信号到设备健康画像

在旋转机械故障诊断中，振动时间序列经GAF转换为二维图像后，输入CNN进行分类。实验表明，GAF+CNN模型在轴承故障分类任务中准确率达98.7%，较传统一维CNN提升12.3%。关键在于图像化后，卷积核可同时捕捉局部时序模式与空间纹理。

2.2 医疗健康监测：ECG信号的视觉化解析

ECG序列通过MTF转换为状态转移图像后，结合ResNet进行心律失常分类。在MIT-BIH数据库上，该方法对室性早搏的检测灵敏度达99.2%，较一维方法提高7.6%。图像化后，P波、QRS波群的形态特征可通过纹理分析更精准提取。

2.3 金融时间序列：股价波动的图像化预测

将股票价格序列通过RP转换为递归图后，输入图神经网络（GNN）进行趋势预测。实验显示，RP+GNN模型在沪深300指数预测中，方向准确率较ARIMA模型提升21.5%。图像化后，市场状态的转移模式可通过图结构学习更有效建模。

三、挑战与未来方向

3.1 核心挑战：数据、计算与泛化的平衡

• 数据维度映射：长序列转换为高分辨率图像时，易导致“维度灾难”。需优化分箱策略（如动态分箱）或采用稀疏表示。
• 计算复杂度：GAF的计算复杂度为O(N²)，对实时性要求高的场景（如工业在线监测）需优化算法或采用并行计算。
• 泛化能力：不同领域的时间序列特性差异大（如周期性、非平稳性），需设计领域自适应的转换方法。

3.2 未来方向：多模态融合与轻量化设计

• 多模态融合：结合文本、音频等多源数据生成融合图像，提升特征丰富度。例如，将设备振动序列与操作日志文本共同转换为多通道图像。
• 轻量化模型：针对边缘设备（如IoT传感器），设计轻量级转换网络（如MobileNet变体），降低存储与计算开销。
• 可解释性增强：通过注意力机制或梯度可视化，解析图像化后哪些区域对分类决策贡献最大，提升模型可信度。

四、实践建议：从方法选择到部署优化

1. 方法选择：若序列长度较短（N<1000），优先选择GAF或MTF；若数据量充足且需端到端学习，采用GAN或TIGN。
2. 参数调优：对GAF，调整极坐标变换的归一化范围；对GAN，通过Wasserstein距离损失函数稳定训练。
3. 部署优化：在嵌入式设备上，采用TensorRT加速图像生成与推理；对实时性要求高的场景，可预先生成图像库，推理时直接检索。

结语

时间序列转二维图像技术通过维度扩展，为时序数据分析开辟了新路径。从经典数学变换到深度学习创新，其方法体系日益完善，并在工业、医疗、金融等领域展现出显著优势。未来，随着多模态融合与轻量化设计的推进，该技术有望在资源受限场景中实现更广泛的应用，为跨领域数据融合提供关键方法论支撑。