一种基于关键点的时间序列线性表示方法

摘要

时间序列数据具有规模大、维度高等特点,直接在原始序列上进行数据挖掘,其计算复杂度高且易受噪声影响,因此对原始时间序列进行预处理是必不可少的,而常用的线性表示方法大多存在对分段点的筛选准确度不高的问题.基于时间序列的变化特征,提出了一种基于时间序列关键点的线性表示方法.该方法综合考虑了时间跨度和振幅变化,能高效提取时间序列中的关键点,并防止过度除噪,实现简单.实验表明,该方法对不同领域的数据具有良好的普适性.