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滑动窗口
一种特征工程方法，将时间序列分割成固定大小的子序列，每次移动一个时间步长来创建训练样本。
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STL分解（基于Loess的季节趋势分解）
一种鲁棒算法，将时间序列分解为三个组成部分：趋势、季节性和残差，便于预测性维护的分析和建模。
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时间差分
一种平稳化变换，计算连续观测值之间的差值以消除趋势，使时间序列更稳定以便建模。
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隔离森林异常检测
一种数据清洗算法，通过构建随机决策树来隔离观测值，其中异常值通过其到叶节点的较短路径被识别。
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时间归一化（最小-最大缩放）
一种缩放方法，使用训练窗口的最小值和最大值将时间序列的值转换到固定范围[0, 1]内，以保留时间关系。
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滞后特征工程
基于原始时间序列的滞后值创建解释变量，以捕捉时间依赖性和自相关性。
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移动平均时间聚合
一种降噪技术，计算滑动时间窗口内观测值的平均值，以平滑短期波动并揭示潜在趋势。
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时间Z分数标准化
一种归一化方法，减去时间窗口计算的平均值并除以标准差，以中心化和缩放数据，使模型对尺度不那么敏感。
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循环时间特征编码
通过正弦和余弦表示循环时间特征（小时、日期、月份）的转换方法，在模型中保留时间的循环性质。
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时间KNN插补
基于相邻序列的相似性，使用时间上的k个最近邻来估算缺失值的填充方法。
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巴特沃斯低通滤波
一种去噪技术，通过使用在通带内具有平坦频率响应的滤波器来消除时间序列中的高频成分，同时保留低频成分。
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时间重采样
通过上采样或下采样改变时间序列采样频率的过程，以便将数据对齐到统一的时间网格上。
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变点检测
识别时间序列统计特性发生显著变化时刻的算法，对于检测运行状态之间的转换至关重要。
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小波变换
一种在不同频率和时间分辨率下分析时间序列的分解技术，能够分离局部特征以进行缺陷检测。
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滚动统计特征创建
在滑动时间窗口上计算描述性变量（如方差、偏度或峰度）的生成方法，以捕捉信号的局部动态。
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样条插值插补
使用分段多项式创建通过已知数据点的平滑曲线的高级缺失值填充方法。
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