标准化时间序列测量

【问题标题】：Normalizing time series measurements标准化时间序列测量
【发布时间】：2018-11-11 14:30:25
【问题描述】：

我读过下面这句话：

图 3 描述了在触摸事件期间压力如何发展。它显示所有用户的所有按钮触摸的平均值。占触摸事件的不同保持时间，时间轴一直在平均压力值之前进行归一化。

他们测量了触摸事件的触摸压力并绘制了一个图。例如，我认为标准化时间轴意味着将时间轴缩放到 1 秒。但如何做到这一点？例如，假设我有一个跨越 3.34 秒的测量（1000 个时间戳和 1000 个测量）。如何标准化这个测量值？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您想标准化您的数据，您可以按照您的建议进行操作并简单地计算：

z_i=\frac{x_i-min(x)}{max(x)-min(x)}

（对不起，我还不能发布图片，但你可以访问this）

其中 zi 是您的第 i 个标准化时间数据，xi 是您的绝对数据。

一个使用 numpy 的例子：

import numpy

x = numpy.random.rand(10) # generate 10 random values
normalized = (x-min(x))/(max(x)-min(x))

print(x,normalized)

【讨论】：

感谢您的回答。但这会将 x 的比例标准化为介于零和一之间，而不是时间序列。假设 x 是数据，y 是属于 x 的时间戳。我想标准化 x 以便时间戳跨越例如1 秒。