Candock | 英文|| 时间序列信号分析和分类框架。 它包含多个网络，并提供数据预处理，数据扩充，培训，评估，测试和其他功能。 一些输出示例： 特征 数据预处理 规范：5_95 | maxmin | 没有任何 过滤器：fft | 冷杉| ir | 小波| 没有任何 资料扩充 各种数据扩充方法。 基数：比例，经线，app，aaft，iaaft，filp，作物 噪音：尖峰，阶跃，斜率，白色，粉红色，蓝色，棕色，紫色 甘：dcgan 网络 各种评估网络。 1天 lstm，cnn_1d，resnet18_1d，resnet34_1d，multi_scale_resnet_1d，micro_multi_scale_resnet_1d，自动编码器，mlp 2d（频谱图） mobilenet，resnet18，resnet50，resnet101，densenet121，densene

用于Traj的数据预处理 trajnet数据集的数据预处理，用于行人轨迹预测 轨迹预测现在具有一些最先进的方法。 几篇论文分析了这些方法的准确性。 除了它们各自的性能外，在某些情况下，这些方法还难以与预测相抗衡。 想法是按类型分开轨迹，即行人移动的方式以及他/他的环境与他/他的相互作用的方式。 为了更好地可视化轨迹并简化学习，所有轨迹均进行了归一化。 第一点移向原点（0,0），并且轨迹旋转，使得第一段（在第一点和第二点之间）指向上方： 移位和旋转之前： 移位和旋转后： 轨迹有两种分类方法。 第一个重点关注感兴趣轨迹周围的交互，而第二个重点关注轨迹的方向。 对于交互分类，轨迹可能有六个不同的标准： 没有相互作用的静态轨迹 具有静态相互作用的静态轨迹 具有动态相互作用的静态轨迹 没有相互作用的动态轨迹 静态相互作用的动态轨迹 具有动态相互作用的动态轨迹 静态是指行人在数据提供的20