Python实现时间序列数据的特征工程：利用小波变换与经验模态分解（EMD） 大家好，今天我们来聊聊时间序列数据特征工程中两个非常有用的技术：小波变换（Wavelet Transform）和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）。时间序列数据分析和预测在各个领域都至关重要，而有效的特征工程能够显著提升模型的性能。 小波变换和EMD都是信号分解技术，它们可以将原始时间序列分解成多个具有不同频率和时间尺度的子序列，从而提取出隐藏在数据中的有用信息。 一、时间序列特征工程的重要性 在深入探讨小波变换和EMD之前，我们先来简单回顾一下时间序列特征工程的重要性。 机器学习模型，特别是深度学习模型，通常需要丰富的特征才能达到良好的预测效果。 对于时间序列数据，直接使用原始数据往往不够，需要进行适当的特征提取。常见的特征包括： 统计特征: 均值、方差、标准差、最大值、最小值、中位数、偏度、峰度等。 时域特征: 自相关系数（ACF）、偏自相关系数（PACF）。 频域特征: 功率谱密度（PSD）、频谱峰值。 时频域特征: 短时傅里叶变换（STFT）、小波变换。 …