Multivariate time series dataset generator

Una classe Java che fornisce i costruttori e i metodi per generare data set sintetici di serie temporali multi-variate con o senza anomalie. La classe Random è usata per aggiungere la giusta percentuale di aleatorietà alla generazione dei segnali che compongono il data set. Gli schemi temporali sono stati modellati in base a funzioni trigonometriche (i.e., seno e coseno), selezionate casualmente da caratteristica a caratteristica. Per riprodurre le anomalie, viene aggiunto un po' di rumore ai segnali generati. La classe è stata pensata per testare algoritmi di apprendimento automatico sviluppati per l'individuazione di anomalie in serie temporali multi-variate.

A Java class that provides constructors and methods to generate synthetic data sets of multi-variate time series with/without anomalies. The class Random is used to introduce the right percentage of aleatority to the generation of the signals. Temporal patterns have been modeled based on trigonometric functions, randomly selected feature by feature. To reproduce the anomalies, a little noise is added to the generated signals. The class has been designed to test machine learning algorithms developed for anomaly detection in multivariate time series data.