这个问题在某种程度上受到了对Features for time series classification的回答的启发。
该问题的不同之处在于我有一个具有多维时间序列的数据集，其中我有几个二进制值特征，而不是连续值特征。
此外，我不需要对整个系列进行分类，而是对小窗口进行分类（长度为 10-100，而整个时间序列的长度约为 20000）。
问题：所附答案中提到的哪些特征仍然适用于二元特征？
- 执行一些频域分析（例如，了解二进制值的变化速度）以及如何为 DFT 选择窗口是否有意义？
- 其他提到的特征，如偏度、峰度和 ARIMA 模型的部分呢？