时序数据是指随时间变化而变化的数据，例如股票价格、气温、电力消耗等。由于时序数据通常包含大量复杂的模式和结构，因此在进行数据分析和建模时，需要将其转换为可解释的特征向量。用时序数据挖掘技术，该技术可以将时间序列数据转换成可解释的特征，从而帮助分析师更好地理解数据。
具体来说，您可以通过以下步骤：
- 首先，收集并整理飞行操纵动作数据，并将它们转换成时间序列数据格式。您需要记录操作杆的位置、速度、加速度等信息，并确定适当的采样频率和时间窗口大小。
- 然后，对时序数据进行预处理和清洗。您可以使用滤波器、插值或者异常值检测等技术来去除噪声或者缺失值。
- 接着，使用特征提取技术将时序数据转换成可解释的特征向量。一般来说，您可以使用基于统计学的特征（如均值、方差、斜度等）或者基于机器学习的特征（如小波变换、奇异值分解等）来提取特征。
常见的时序数据特征提取技术包括：
统计特征提取：计算时序数据的基本统计特征，如均值、方差、最大值、最小值等。这些特征可以揭示时序数据的整体趋势和波动性。
傅里叶变换：将时域信号转换成频域信号，提取出不同频率的信息。傅里叶变换可以用于识别时序数据中的周期性变化。
图像的频域信息代表了图像中不同频率的空间变化。在二维情况下，我们可以将图像看作是一个由像素组成的矩阵。傅里叶变换将这个像素矩阵转换为一个复数矩阵，在这个复数矩阵中每个元素的大小表示了该频率的强度，而相位则表示了该频率的方向。
简单来说，如果一张图像中某种空间变化（例如边缘或者纹理）以高频率重复出现，那么在它的傅里叶变换中就会有一个高强度的频率分量。反之，如果该变化以低频率重复出现，那么在傅里叶变换中就会有一个低强度的频率分量。
因此，通过对图像进行傅里叶变换，我们可以分析出图像中各种空间变化的频率和强度信息，这为图像处理和分析提供了非常有用的工具。例如，我们可以使用傅里叶变换来检测图像中的特定模式、去除图像中的噪声等。
小波变换：类似于傅里叶变换，但可以同时捕捉时域信号的局部和整体特征。小波变换可以用于检测突发事件和不规则波动。
自回归模型：自回归模型利用时序数据自身的历史信息来预测未来的变化趋势。可以使用自回归系数作为时序数据的特征向量。
神经网络模型：使用神经网络对时序数据进行建模，提取出隐藏层的特征向量作为时序数据的特征表示。常见的神经网络模型包括长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。
以上特征提取技术可以单独或结合使用，根据具体的时序数据类型和分析目的进行选择。
- 最后，使用聚类、分类或者回归模型来分析和建模目标的变化。您可以使用基于规则的模型（如经验规则、领域知识等）或者基于数据的模型（如决策树、神经网络等）来实现这个目标。
