Visual support for rastering of unequally spaced time series
Visual support for rastering of unequally spaced time series
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对不等距时间序列光栅化的视觉支持
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Miksch
中科院分区：
文献类型：
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作者：
C. Bors;M. Bögl;T. Gschwandtner;S. Miksch
预处理是使数据可用于分析的必要的第一步。虽然在时间序列分析中，许多已建立的方法要求以规则的时间间隔对数据进行采样，但在实践中，传感器可以以不同的间隔长度对数据进行采样。时间序列光栅化是将不等间隔的时间序列聚合成相等间隔长度的过程。在本文中，我们讨论了时间序列光栅化背景下的关键方面，并提出了一个可视化设计，该设计支持光栅化转换的参数化，传达引入的不确定性和质量问题，并促进了不同光栅化结果的比较，以获得最佳结果。
Preprocessing is a mandatory first step to make data usable for analysis. While in time series analysis many established methods require data that are sampled in regular time intervals, in practice sensors may sample data at varying interval lengths. Time series rastering is the process of aggregating unequally spaced time series into equal interval lengths. In this paper we discuss critical aspects in the context of time series rastering, and we present a visual design which supports the parametrization of the rastering transformation, communicates the introduced uncertainties and quality issues, and facilitates the comparison of alternative rastering outcomes to achieve optimal results.
DOI：
10.1109/tvcg.2015.2467591
发表时间：
2016-01
影响因子：
5.2
作者：
D. Sacha;Hansi Senaratne;Bum Chul Kwon;Geoffrey P. Ellis;D. Keim
通讯作者：
D. Sacha;Hansi Senaratne;Bum Chul Kwon;Geoffrey P. Ellis;D. Keim