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WaveMask / WaveMix	2026-05-26	concept	time-series data-augmentation wavelet forecasting	temporal-patch-shuffle-tps

WaveMask / WaveMix

基于离散小波变换 (DWT) 的时频域时间序列增强——同时拥有频率信息和时间定位。

为什么 Wavelet 优于 FFT

维度	FFT	Wavelet
频率信息	✅ 全局	✅ 多尺度
时间定位	❌ 丢失	✅ 保留
分辨率	固定	自适应（高频=高时间，低频=高频率）

一句话：FFT 回答"哪些频率存在"，wavelets 回答"哪些频率存在、大概出现在哪里"。

流程

1. DWT 分解：W = WaveDec(s) = {W⁽¹⁾, W⁽²⁾, …, W⁽ᴸ⁺¹⁾}
2. 在各层独立操作：
   • WaveMask：W̃⁽ˡ⁾ = M⁽ˡ⁾ ⊙ W⁽ˡ⁾
   • WaveMix：W̃⁽ˡ⁾ = M⁽ˡ⁾ ⊙ W₁⁽ˡ⁾ + (1−M⁽ˡ⁾) ⊙ W₂⁽ˡ⁾
3. 逆 DWT 重建

关键：masking/mixing 可以在每一层独立施加——细粒度细节和粗粒度趋势不必同等对待。

实验结果

16 种预测 horizon 设置中：12 种第一，4 种第二。在 temporal-patch-shuffle 出现前是 SOTA。

相关页面

• freqmask-freqmix — FFT 域替代方案（无时间定位）
• temporal-patch-shuffle — 当前 SOTA，时域 patch 方法
• dominant-shuffle — 更保守的频域选择