時間聚類分析

時間聚類分析就是確定在一個序列圖像上所有點是在什麼時間出現變化（回響）極大值（極小值），而忽略其他細節。

時間聚類分析TCA(temporal clustering analysis)
TCA算法的思想就是確定在一個序列圖像上所有點是在什麼時間出現變化（回響）極大值（極小值），而忽略其他細節。
TCA算法簡單，並且行之有效。在不需要知道實驗範式的情況下，就可以找到實驗回響的極大值出現的時間、空間情況，這對從海量數據中尋找有用信息是非常有效的。
TCA算法實現簡單，可以遷移到眾多圖像處理提取信號的領域。
TCA的發展
不同的極值標準（絕對值，最大、最小）
權重TCA（聚類考慮幅值）
疊代TCA（多峰時空激活）