blocks|key|1704481|text|您能提供那个时间序列转换的代码/github链接吗？|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1704482|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

Can you please provide the code/github link of that one time series conversion

Is it possible to combine multivariate time series signals (from the same event) and convert them to the frequency domain to feed a spectrogram? I would like to convert these signals to the frequency domain so that I can perform a Convolutional Neural Network and predict classifications of events.
So far, I've only seen examples using just ONE (1) time series, not multidimensional. Such as pictured here below.
<a href="https://i.stack.imgur.com/LS6HH.png" rel="nofollow noreferrer">Time Series to Spectrogram</a>
<a href="https://i.stack.imgur.com/Wavpz.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/Wavpz.png" alt="enter image description here" /></a>
As an example, let's assume (in the figure below) this is the data I collected in multiple time series for 1 day in the year. I've collected similar data for 30 other days. I want to combine the signals in a way to create a frequency spectrogram.
<a href="https://i.stack.imgur.com/MVpTT.png" rel="nofollow noreferrer">Multivariate</a>
<a href="https://i.stack.imgur.com/R8lZt.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/R8lZt.png" alt="enter image description here" /></a>
Can this be done? What are some ways to perform this operation?

Converting Multiple Time-series Signals into One Spectrogram

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是否有可能组合多变量时间序列信号(来自同一事件)，并将它们转换到频域以输入光谱图？我想把这些信号转换成频域，这样我就可以执行卷积神经网络并预测事件的分类。到目前为止，我只看到使用一个时间序列的例子，而不是多维的。如下图所示。​例如，让我们假设(在下图中)这是我在一年中收集了1天的多个时间序列的数据。我已经收集了30天的类似数据。我想用一种方式将信号组合成一个频率谱图。能做到这一点吗？执行此操作的一

问将多个时间序列信号转换成一个谱图
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