时间序列数据是指按时间顺序关于事件变化发展的过程记录，它是目标对象的按照一定时间顺序的观测记录值的序列；其保存了观测数据的时间结构性。因此时间序列常常被当成一个整体进行研究分析，而不是一个个独立的数值。研究时间序列不仅仅要关注其记录数值本身，还需要解析其瞬时数据与瞬时数据之间的时间相关性。

以信号为例，信号在时域下的图形可以显示信号如何随着时间变化，而信号在频域下的图形（一般称为频谱）可以显示信号分布在哪些频率及其比例。频域的表示法除了有各个频率下的大小外，也会有各个频率的相位，利用大小及相位的资讯可以将各频率的弦波给予不同的大小及相位，相加以后可以还原成原始的信号。时域：描述数学函数或物理信号对时间的关系；例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化[1]。这符合现实世界中人们

导读以数字图像处理系统设计为例，介绍GUI系统的设计流程，同时提供两者的设计经验，如需详细了解，请下载相关资源。数字图像处理系统该系统基本涵盖了所有需要实现的图像处理功能：灰度化变换、剪切、加噪和模糊处理；空域点处理中的图像反转、线性变换、对数变换、幂函数变换、均衡化增强；空域滤波中的均值滤波、中值滤波、加权滤波、Robert算子、Sobel算子、Laplace算子；频域滤波中的低通滤波和高通滤波

格拉姆矩阵是两两向量的内积组成，可以保存时间序列的时间依赖性，却不能有效的区分价值信息和高斯噪声。因此，在进行格拉姆矩阵变换之前，时间序列需要进行空间变换，普遍的方法是将笛卡尔坐标系转换成极坐标系（半径、角度）。格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)是结合坐标变换和格拉姆矩阵的相关知识，实现将时间序列变换成图像的一种编码方法。所以对于一个时间序列。