Нормализация измерений временных рядов

Question

Я прочитал следующее предложение:

На рисунке 3 показано, как развивается давление во время события касания.Он показывает среднее значение для всех нажатий кнопок всех пользователей.Чтобы учесть различное время удержания событий касания, ось времени была нормализована перед усреднением значений давления.

Они измерили давление касания по событиям касания и составили график.Я думаю, что нормализация оси времени означает, например, масштабирование оси времени до 1 с.Но как это можно сделать?Скажем, например, у меня есть измерение, которое охватывает 3,34 секунды (1000 отметок времени и 1000 измерений).Как я могу нормализовать это измерение?

Answer 1

Если вы хотите нормализовать свои данные, вы можете сделать, как вы предлагаете, и просто рассчитать:

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

(Извините, но я пока не могу опубликовать изображения, но вы можете посетить это )

где zi - ваши i-тые нормализованные данные времени, а xi - ваши абсолютные данные.

Пример использования numpy:

import numpy

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

print(x,normalized)