feets：时间序列的特征抽取器。
feets的Python项目详细描述
feets：时间序列的特征抽取器。
在时域天文学中，从望远镜收集的数据通常是 以光曲线的形式表示。这些时间序列显示 物体在一段时间内的亮度变化 （有关视觉表示，请参见下面的视频）。基于可变性 光的特性曲线，天体可分为 不同的组（类星体、长周期变量、日食双星等） 从而独立深入研究。
为了描述这种变异性，一些现有的方法使用。 基于光曲线建立决策的机器学习算法 特征。特征，以下工作的主题，是数字描述 其目的是描述和区分不同的变异类别。 它们可以从基本的统计指标，如平均值或标准 对复杂时间序列特征的偏差，如自相关 功能。
在这个包中，我们提供一个库，其中包含 现有的光曲线特征。主要目标是创建一个 开放工具，每个用户都可以描述或分析一个天文数字 光度数据库，同时通过添加新的 特征。但是，必须强调此库不是仅限于天文领域，也可以应用于任何类型 时间序列的。
我们的愿景是能够分析和比较 以标准和通用的方式提供的天文目录。这个 将有助于提高建模、分类等工作的效率， 数据清理、异常点检测和数据分析。因此， 当研究光曲线时，天文学家和数据分析人员也会采取同样的方法 波长，不需要找到比较或 匹配不同的特征。为了达到这个目标，图书馆应该 运行在每一个现有的调查（男子，爱神，奥格尔，卡塔利娜，潘斯塔尔斯等） 未来的调查（LSST）和结果应该在理想的情况下共享 像这个图书馆一样开放。
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