【统计学】【2001.05】离散时间序列中的模式定位

本文为美国南佛罗里达大学（作者：KEVIN B. PRATT）的硕士论文，共83页。 我们描述了一种快速压缩时间序列的技术，对得到的压缩序列进行索引，并检索与给定模式相似的序列。压缩算法识别时间序列中的“重要”点并丢弃其他点。该算法在线性时间内运行，需要恒定的内存，并且对各种各样的时间序列都有很好的结果。我们不仅将重要点用于压缩，还用于索引时间序列数据库，支持对模式的有效搜索，并允许用户在搜索速度

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