time-series - 使用自动编码器去噪引力波

Question

我已阅读以下文档并使用合成数据集进行了一些实验：

https://arxiv.org/abs/1711.09919

我不确定作者对自动编码器输入的含义是什么格式。我正在使用 Keras 和 Tensorflow 并构建一个具有以下维度的张量：

（样本、时间步长、特征）

所以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

我认为下面的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很差，而且时间序列只有一点去噪，而且只有当我使用长滑动窗口时。以下是快照：

信号和去噪时间序列

有谁知道如何正确格式化输入？

标签： time-seriesautoencoder