一种以图像处理方式生成时间序列数据集的方法及系统

本发明公开了一种以图像处理方式生成时间序列数据集的方法及系统，涉及数据生成技术领域；其方法包括将时间序列进行归一化处理；归一化后的时间序列从笛卡尔坐标转换为极坐标，得到极坐标系中的点集；通过IGAF得到第一编码图像矩阵；基于MTF得到第二编码图像矩阵；通过HV‑CNN对第一编码图像矩阵进行特征提取得到特征矩阵；将特征矩阵与第二编码图像矩阵进行融合得到的矩阵数据作为Diffusion模型输入；所述Diffusion模型将特征提取层替换为HV‑CNN，得到生成矩阵；引入真实序列，并利用生成矩阵对真实序列进行迭代微调，从而获取生成序列，即时间序列数据集。本发明能够通过真实的时间序列数据得到大量可用于训练的时间序列数据集，解决面临的数据集稀缺和不平衡问题。