VarioGram – A colorful time-graph representation for time series

Bu çalışmada zaman serilerinin ağ tabanlı temsili için bir çerçeve sunulmuştur. Önerilen yöntemde öncelikle, zaman domenindeki sinyaller %50 örtüşmeli sabit genişlikli zaman pencerelerine bölünerek segmentasyon işlemi tamamlanır. Her segment, ana sinyalin mutlak maksimum genlik değerinin ve negatif karşılığının tanımladığı aralık baz alınarak normalize edilir ve normalize sinyaller 2^n seviyesine kuantize edilir. 3 farklı atlama değerinin ifade ettiği 3 kanaldan ilerleyen bu dönüşüm, kanalların katmanlar şeklinde birleştirilmesiyle düşey bir RGB görüntü temsilini oluşturur. Sinyalin her zaman penceresinden elde edilen bu düşey RGB imajlarının yan yana döşenmesinin sonucunda yatay eksenin zamanı ve düşey eksenin sinyal dalgalanmalarını temsil ettiği VarioGram olarak adlandırılan bir zaman-graf temsili elde edilmiş olur. Çevresel ses sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılan ESC-10 veri setindeki ses sinyallerinin dönüşümü ile elde edilen VarioGram temsilleri bir ResNet modeline girdi olarak verildiğinde %82.08’lik bir sınıflandırma başarısı elde edilmiş, mel-spectrogram görüntüleri ile hibritleştirilerek kullanılan VarioGram temsilleri ile bu başarı %93.33’e kadar çıkarılmıştır. Dolayısıyla VarioGram temsilleri, tek başına mel-spectrogram ile elde edilebilen en yüksek sınıflandırma başarısını küçük bir farkla iyileştirme yönünde etki yapmıştır.