У меня есть шумные временные ряды, которые мне нужно разделить на те части с нулевым средним и те части без нулевого среднего. Очень важно найти границы с максимально возможной точностью (ясно, где граница лежит немного субъективно). Я думаю, что вариант cusum мог бы быть адаптирован для этого, но, поскольку cusum, прежде всего, заключается в поиске единичных изменений, которые оставляют всю стратегию сегментации полностью без внимания.
Я уверен, что множество исследований было сделано по этой проблеме, но не смогли найти ее.
PS Количество данных в этих временных рядах достаточно велико, то есть до сотен миллионов выборок, и отдельная выборка может быть вектором с парой сотен компонентов, поэтому существенным фактором является метод, который может быть рассчитан достаточно быстро. ,
PPS Нет тега сегментации, следовательно, тег классификации.
источник