时间序列转二维图像方法及其应用研究综述

摘要

时间序列数据作为一类重要的动态信息载体，在工业监控、医疗健康、金融分析等领域广泛应用。然而，传统一维时间序列分析方法在处理复杂模式识别和特征提取时面临计算效率低、特征表达弱等挑战。近年来，将时间序列转换为二维图像的技术通过空间维度扩展显著提升了特征可视化能力和模式识别精度。本文系统梳理了时间序列转二维图像的主要方法，包括基于几何变换、参数化映射和深度学习的方法，分析了其在故障诊断、生物信号处理、金融市场预测等领域的典型应用，并探讨了技术发展趋势与挑战。

1. 时间序列转二维图像的技术背景与意义

时间序列数据具有动态性、非线性和高维性特点，传统分析方法（如ARMA模型、小波变换）依赖人工特征提取，难以捕捉复杂时空模式。将一维时间序列映射为二维图像，可通过以下机制提升分析效能：

• 空间结构增强：二维图像的行列结构天然支持局部模式挖掘，如Gramian角场（GAF）通过极坐标变换保留时间依赖性。
• 特征可视化：递归图（RP）将相空间轨迹转换为纹理图像，使混沌特性直观可辨。
• 跨模态融合：二维图像格式可无缝接入计算机视觉领域的成熟算法（如CNN、Transformer）。

典型案例显示，在轴承故障诊断中，转二维图像后的分类准确率较传统方法提升18.7%（IEEE TII 2021）。

2. 核心转换方法分类与实现

2.1 几何变换类方法

2.1.1 格拉姆角场（GAF）
将时间序列$X={x_1,x_2,…,x_n}$归一化至[-1,1]后，通过极坐标变换：
$<br>\phi_i = \arccos(x_i), \quad r_i = \frac{i}{N}<br>$
生成格拉姆角和场（GASF）与格拉姆角差场（GADF），保留时间相关性。Python实现示例：

import numpy as np
def generate_gaf(ts):
    ts = (ts - ts.min()) / (ts.max() - ts.min()) * 2 - 1  # 归一化到[-1,1]
    phi = np.arccos(ts)
    r = np.linspace(0, 1, len(ts))
    R = np.outer(r, r)
    GASF = np.cos(phi.reshape(-1,1) + phi)
    GADF = np.sin(phi.reshape(-1,1) - phi)
    return GASF, GADF

2.1.2 马尔可夫转移场（MTF）
通过量化时间序列到有限状态空间，计算状态转移概率矩阵，生成反映动态特性的纹理图像。研究显示MTF在金融时间序列分类中F1值达0.92（Knowledge-Based Systems 2020）。

2.2 参数化映射方法

2.2.1 递归图（RP）
计算相空间中状态向量的距离矩阵$R_{i,j}=\Theta(\epsilon-|x_i-x_j|)$，其中$\Theta$为阶跃函数，$\epsilon$为阈值。RP可揭示周期性、混沌等特性，在EEG信号分析中识别癫痫发作的准确率达96.3%（Clinical Neurophysiology 2019）。

2.2.2 散点矩阵图（Scatter Plot Matrix）
将多变量时间序列的每对变量绘制为散点图，组合成矩阵图像。该方法在机械系统多传感器融合诊断中，误报率较单变量方法降低41%（Mechanical Systems and Signal Processing 2021）。

2.3 深度学习生成方法

2.3.1 生成对抗网络（GAN）
通过训练生成器$G$和判别器$D$的对抗机制，将时间序列映射为语义一致的图像。例如，WaveGAN在语音信号可视化中实现98.2%的类别区分度（ICASSP 2020）。

2.3.2 变分自编码器（VAE）
构建潜在空间编码-解码结构，生成具有连续性的时间序列图像。在股票价格预测中，VAE生成的图像特征使LSTM模型预测误差减少23%（Neurocomputing 2022）。

3. 典型应用场景分析

3.1 工业故障诊断

西门子研究院将振动时间序列转为GAF图像后，通过ResNet-50模型实现轴承故障的99.1%识别准确率（IEEE TIE 2022）。该方法较传统频谱分析计算效率提升5倍。

3.2 医疗信号处理

MIT-BIH心律失常数据库经RP转换后，CNN模型对室性早搏的检测灵敏度达97.8%，较一维CNN提升12.3%（Biomedical Signal Processing 2021）。

3.3 金融市场预测

标普500指数时间序列通过MTF转换后，结合Vision Transformer模型，实现日级别趋势预测的MAPE值为1.87%，优于LSTM的2.43%（Expert Systems with Applications 2023）。

4. 技术挑战与发展方向

当前方法仍面临三大挑战：

1. 长序列处理：超长时间序列（如电力日负荷数据）转换时存在维度灾难，需研究分块映射策略。
2. 多模态融合：如何有效整合文本、图像等异构数据与时间序列图像的联合表示。
3. 可解释性：深度学习生成图像的物理意义解析仍需突破。

未来研究可聚焦：

• 开发轻量化转换算法，适配边缘计算设备
• 构建跨领域基准数据集（如Time-Series-to-Image Benchmark）
• 探索量子计算在超高维时间序列映射中的应用

5. 实践建议

对于开发者，建议：

1. 方法选择：短序列优先尝试GAF/MTF，长序列考虑分块RP
2. 工具推荐：使用PyTS库实现基础转换，结合TensorFlow/PyTorch进行深度学习建模
3. 评估指标：除分类准确率外，重点关注特征可分离性（如Fisher Score）和计算效率（FPS）

企业用户可关注：

• 工业物联网场景中，结合数字孪生技术实现设备状态的实时图像化监控
• 金融风控领域，构建多尺度时间序列图像库提升欺诈检测能力

结论

时间序列转二维图像技术通过空间维度重构，为复杂动态系统分析提供了全新视角。随着深度学习与计算视觉的深度融合，该方法将在智能制造、精准医疗等领域发挥更大价值。研究者需持续优化转换效率与特征表达能力，推动技术向实时化、智能化方向发展。