Ein Zeitbereichsmerkmal bezieht sich auf eine Eigenschaft oder ein Attribut eines Signals oder von Daten, die im Hinblick auf die Zeit analysiert werden. Bei der Signalverarbeitung und Datenanalyse beschreiben Zeitbereichseigenschaften, wie sich das Signal oder die Daten im Laufe der Zeit ändern, und werden häufig zum Extrahieren aussagekräftiger Informationen oder Muster verwendet. Diese Funktionen bieten Einblicke in das zeitliche Verhalten und die Dynamik des Signals und sind daher für verschiedene Anwendungen in Bereichen wie Ingenieurwesen, Physik, Biologie und Finanzen unerlässlich.
Ein Beispiel für eine Zeitbereichseigenschaft ist die Amplitude eines Signals zu bestimmten Zeiten. Bei einem akustischen Signal (Audiowellenform) stellt die Amplitude beispielsweise die Intensität oder Lautstärke des Tons in jedem Moment dar. Durch die Analyse, wie sich die Amplitude im Laufe der Zeit ändert, können Merkmale wie Schalldauer, Intensitätsänderungen und zeitliche Muster identifiziert werden. Zeitbereichsfunktionen helfen in diesem Zusammenhang dabei, Audiosignale für Aufgaben wie Spracherkennung, Musikanalyse und Klangklassifizierung zu verstehen und zu verarbeiten.
Zu den aktuellen Zeitbereichseigenschaften gehören Parameter wie Amplitude, Dauer, Frequenz, Periode und Phase eines Signals. Die Amplitude bezieht sich auf die Größe oder Stärke des Signals zu verschiedenen Zeiten. Die Dauer gibt an, wie lange das Signal anhält oder sich ändert. Frequenz und Periode beschreiben die sich wiederholende Natur der Signalwellenform, wobei die Frequenz die Schwingungsrate pro Zeiteinheit und die Periode die Länge eines Zyklus ist. Die Phase stellt die Position der Signalwellenform relativ zu einem Referenzzeitpunkt dar.
Zeitbereichsmerkmale von Zeitreihendaten umfassen verschiedene statistische und beschreibende Maße, die die zeitlichen Merkmale aufeinanderfolgender Datenpunkte erfassen. Zu diesen Merkmalen können Maße der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median), der Variabilität (Standardabweichung, Varianz), der Verteilung (Schiefe, Kurtosis), der Autokorrelation (Beziehung zwischen Datenpunkten bei unterschiedlichen Verzögerungen) und Trends (lineare oder nichtlineare Muster über) gehören Zeit). Die Zeitbereichsanalyse von Zeitreihendaten hilft beim Verständnis von Trends, Saisonalität und Anomalien und unterstützt Anwendungen wie Finanzprognosen, Börsenanalysen, Wettervorhersagen und physiologische Überwachung.
Bei der Audioverarbeitung konzentrieren sich Zeitbereichsfunktionen auf Attribute, die im Laufe der Zeit direkt aus der Audiowellenform extrahiert werden. Zu diesen Eigenschaften gehören die Amplitudenhüllkurve (Variation der Amplitude über die Zeit), die Energieverteilung (Verteilung der Signalenergie über Zeitintervalle), die Nulldurchgangsrate (Rate der Vorzeichenänderungen in der Wellenform) und die zeitliche Dynamik (Änderungen der Amplituden- und Frequenzeigenschaften). Zeitbereichsmerkmale von Audio werden häufig bei Aufgaben wie der Audioklassifizierung, der Sprechererkennung, der Emotionserkennung aus Sprache und der Erkennung von Audioereignissen verwendet, bei denen das Verständnis zeitlicher Merkmale für eine genaue Analyse und Interpretation von entscheidender Bedeutung ist.