数据增强matlab

Question

我想对一个Excel表格内的时序电流数据进行深度学习所需数据扩增，从2000个数据扩充到50000个，使用MATLAB2024a运行，具体的解决思路是怎样的呢？目前只看到了图像增强的教程，如gan等，对于这种表格矩阵的数据该如何进行扩充呢？求指教。

Answer 1

让【宝码香车】来帮你解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。
如果还有疑问可以点击头像关注私信或评论。如果答案让您满意，请采纳、点赞、关注，非常感谢！

MATLAB时序电流数据增强方案

针对您的问题，我将提供一个完整的解决方案，用于将2000个时序电流数据扩充到50000个，适用于深度学习训练。

1. 数据读取与预处理

首先需要从Excel中读取原始数据并进行基本预处理：

% 读取Excel数据
data = readtable('current_data.xlsx');  % 替换为您的文件名
current_data = data.Current;  % 假设电流数据列名为'Current'

% 数据标准化 (可选)
current_data = (current_data - mean(current_data)) / std(current_data);

2. 时序数据增强技术

对于时序数据，可以采用以下几种增强方法：

2.1 滑动窗口采样

window_size = 100;  % 滑动窗口大小
stride = 10;       % 滑动步长
augmented_data = sliding_window(current_data, window_size, stride);

function windows = sliding_window(data, window_size, stride)
    num_windows = floor((length(data) - window_size) / stride) + 1;
    windows = zeros(num_windows, window_size);
    for i = 1:num_windows
        start_idx = (i-1)*stride + 1;
        end_idx = start_idx + window_size - 1;
        windows(i,:) = data(start_idx:end_idx);
    end
end

2.2 添加噪声

noise_level = 0.05;  % 噪声水平
noisy_data = current_data + noise_level * randn(size(current_data));

2.3 时间扭曲(Time Warping)

warped_data = time_warp(current_data, 0.2);

function warped = time_warp(data, warp_factor)
    original_time = 1:length(data);
    warped_time = original_time + warp_factor * cumsum(randn(size(data)));
    warped = interp1(original_time, data, warped_time, 'linear', 'extrap');
end

2.4 幅度缩放(Amplitude Scaling)

scale_factors = 0.8:0.05:1.2;  % 缩放因子范围
scaled_data = cell(length(scale_factors), 1);
for i = 1:length(scale_factors)
    scaled_data{i} = current_data * scale_factors(i);
end

3. 高级增强技术

3.1 生成对抗网络(GAN)增强

虽然您提到看到的是图像GAN教程，但GAN同样适用于时序数据：

% 定义生成器和判别器
generator = [
    sequenceInputLayer(100)
    lstmLayer(128)
    fullyConnectedLayer(length(current_data))
    regressionLayer
];

discriminator = [
    sequenceInputLayer(length(current_data))
    lstmLayer(128)
    fullyConnectedLayer(1)
    sigmoidLayer
];

% 训练GAN (简化示例)
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100);
gan = ganNetwork(generator, discriminator);
[gan, info] = trainNetwork(gan, current_data, options);

% 生成新数据
latent_dim = 100;
num_samples = 50000 - 2000;
generated_data = predict(gan.Generator, randn(latent_dim, num_samples));

3.2 变分自编码器(VAE)增强

% 定义编码器
encoder = [
    sequenceInputLayer(length(current_data))
    lstmLayer(64)
    fullyConnectedLayer(2)  % 潜在空间维度
];

% 定义解码器
decoder = [
    sequenceInputLayer(2)
    lstmLayer(64)
    fullyConnectedLayer(length(current_data))
    regressionLayer
];

% 训练VAE
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50);
vae = trainNetwork(current_data, encoder, decoder, options);

% 生成新数据
latent_samples = randn(2, 50000-2000);
augmented_vae = predict(vae.Decoder, latent_samples);

4. 数据保存

将增强后的数据保存回Excel：

% 合并原始数据和增强数据
all_data = [current_data; augmented_data(:); noisy_data(:); warped_data(:); cell2mat(scaled_data)];

% 确保数据量达到50000
if length(all_data) < 50000
    additional_needed = 50000 - length(all_data);
    all_data = [all_data; all_data(1:additional_needed)];  % 循环使用已有数据
else
    all_data = all_data(1:50000);  % 截断到50000
end

% 保存到Excel
output_table = table(all_data, 'VariableNames', {'AugmentedCurrent'});
writetable(output_table, 'augmented_current_data.xlsx');

5. 增强策略选择建议

1. 简单场景：滑动窗口+噪声+时间扭曲组合通常足够
2. 复杂模式：考虑使用GAN或VAE等深度生成模型
3. 计算资源有限：优先使用基于规则的方法(前3种)

您可以根据数据特征和计算资源选择合适的增强方法组合。建议先从小规模增强开始验证效果，再扩展到50000条数据。