时间序列中的周期检测（cydets）。一种检测时间序列中周期及其深度和持续时间的算法。
cydets的Python项目详细描述
这个包实现了一个检测时间序列中周期的算法 以及它们各自的循环深度（doc）和持续时间。 它在 Open Energy Modelling Framework。 缩写cydets表示（t）ime（s）eries中的（cy）cle（de）tection，以及 选择它是为了防止与图论中的循环定义混淆。
算法结果已经用众所周知的雨流循环计数进行了检验。 机械工程方法与两种计算方法的等价性 已经被证明了。 原始算法已在以下出版物中开发和提出：
dambrowski，乔尼；皮克迈尔，西蒙&乔森，安德烈亚斯。 循环寿命预测中电荷时间序列状态分类的数学方法。 高级汽车电池会议。德国，美因茨。2012年。
再次感谢Simon Pichlmaier分享他的代码并允许我们 在免费许可下移植和发布算法。
文档
对该算法最广泛的描述可以在 上述文件。此外，我们还试图记录 在代码中作为docstrings的算法。
安装
如果您有一个工作的python3环境，请使用can pypi安装最新的 版本。
pip install cydets
用法
该算法是作为一个函数实现的，该函数接受类似于数组的数据 结构作为参数。 结果将作为pandas数据帧返回。
import pandas as pd from cydets.algorithm import detect_cycles # create sample data series= pd.Series([0, 1, 0, 0.5, 0, 1, 0, 0.5, 0, 1, 0])# detect cycles cycles= detect_cycles(series)
引文
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许可证
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