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多重スケールマッチングにより導出される類似度の性質

机译:多尺度匹配导出的相似性的属性

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摘要

本稿では,多重スケールマッチングにより導出される時系列の系列間相違度の性質についそ,いくつかの基本的波形において実験的に調べた結果を報告する.多重スケールマッチングは,局所的な部分系列の相違度を系列全体に渡り積算して得られる相違度の総和を最小化し,かつ対応漏れや重複のない最適対応を全ての平滑化スケールにわたって探索する方法である.これまでに我々は,同方法を時系列データの比較分類に用いるべく,回転角,経路長,位相,勾配の4成分からなる相違度基準を提案し,様々な時系列の類型化を試みてきた.しかし,最終的な最適対ぢ関係は対応漏れの有無等様々な要素が複雑に絡み合い決定されるため,類型化の結果から各成分が実際の相違度にどのように寄与しているかを直感的に把握することは困難であった.そこで,正弦波を基本とし,振幅,位相などに変化を与えた評価用データを用意し,導出される相違度からそれぞれの要素の寄与の定量的評価を試みた.
机译:在本文中,我们报告了通过多尺度匹配导出的时间序列线差异的一些基本波形中实验研究的结果。通过将局部部分系列差异乘以整个系列的差异和搜索所有平滑尺度的所有平滑尺度来实现多种比例匹配方法。到目前为止,我们提出了由四个组件组成的旋转角度,路径长度,相位和梯度组成的差值标准,以使用相同的方法进行时间序列数据的比较分类,并尝试键入不同的时间序列稻田。然而,由于诸如相应泄漏的存在或不存在的各种元素复杂,因此最佳对关系从类型的形成结果直观,因此如何贡献它难以掌握的实际差异。因此,基于正弦波制备评估数据,并制备改变幅度,相位等的评估数据,并且从双重衍生差异中尝试了对每个元素的贡献的定量评估。

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