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随机非平稳时间序列数据的相似性研究(英文)
被引:10
作者
:
赵慧
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机构:
复旦大学计算机信息与技术系
赵慧
侯建荣
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机构:
复旦大学计算机信息与技术系
侯建荣
施伯乐
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机构:
复旦大学计算机信息与技术系
施伯乐
机构
:
[1]
复旦大学计算机信息与技术系
[2]
上海交通大学安泰管理学院
[3]
复旦大学计算机信息与技术系 上海
[4]
上海
来源
:
软件学报
|
2004年
/ 05期
基金
:
中国博士后科学基金;
关键词
:
非平稳时间序列;
相似性标准;
局部自相似性;
小波变换;
分形时变维数;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301 [理论、方法];
学科分类号
:
080201
[机械制造及其自动化]
;
摘要
:
传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分形维数的情况下,序列相似性匹配的局部误差就会增大,曲线形状的相似性查询过程在一定程度上也因此受到影响.鉴于随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,提出了序列分形时变维数的概念,原始分数布朗运动模型被加以改造成为一个具有局部自相似性的随机过程.给出了时变Hurst指数的估计式和算法,提出了一种新的序列相似性判别标准.在某一分辨级水平上进行曲线形状的相似性查询和度量,同时,对于局部相似性的局部维数曲线进行匹配.最后,用仿真算例对方法的有效性加以验证.
引用
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页数:8
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