如何解决寻找时间序列数据中的重复模式
过去几天，我大部分时间都在搜索论坛和阅读论文，试图解决以下问题。我有数千个时间序列数组，每个数组的长度各不相同，每个数组都包含一个列向量。此列向量包含使用回声定位的海豚点击之间的时间。
我已经设法使用 DTW 将这些分组到相似的组中，并想检查哪些列车具有高度相似性，即重复模式。我只想知道它们与自己的相似性，而不想将它们与其他列车进行比较，因为我已经为此应用了 DTW。我希望其中一些集群将包含具有高比例重复模式的列车。
我已经将 Ljung–Box 测试应用于每个系列以检查自相关，但我认为我可能应该使用 FFT 和功率谱。我在这方面没有太多经验，但曾尝试使用 Python 包 waipy 这样做。最终，我只想知道理想情况下用 p 值测试的数据中是否存在某种重复模式。我附上的图像显示了顶部的示例火车。我的火车的最大长度是 550。
我知道这是一个相当复杂的问题，但任何帮助都将不胜感激，即使它是一个有用的 Python 库的链接。
谢谢，
德克斯
解决方法
对于处于类似位置的任何人，我决定使用 Motifs，因为它们能够使用欧几里得距离在时间序列中找到重复模式。 Python 中有一个非常棒的包叫做 Stumpy，它让这一切变得非常简单！
谢谢，
德克斯
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