Как преобразовать многомерный временной ряд в одномерный временной ряд? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть многомерная информация, около 9 измерений временных рядов, собранных с разных датчиков. Я хочу объединить или консолидировать эти сигналы в временной ряд ОДНОГО СИГНАЛА, чтобы представить это событие. Затем я буду использовать этот единственный временной ряд для обнаружения аномалий. Каковы некоторые рекомендуемые методы (математические или машинное обучение), помимо PCA, для уменьшения моего временного ряда 9-D до 1-D? Одиночный временной ряд 1-D должен эффективно отражать нюансы этого времени период от всех датчиков. А затем впоследствии можно использовать некоторые методы классификации или регрессии.
Я хочу избежать использования PCA и изучить другие доступные методы. Существуют ли пакеты программного обеспечения, которые могут создавать единые унифицированные модели временных рядов из сигналов многомерных временных рядов?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ime-series