Wavelet Space Partitioning for Symbolic Time Series Analysis

Venkatesh Venkatesh、Rajagopalan、Asok、Ray

2006Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniComputer Science被引 1

摘要

在观察数据的符号的时间系列分析(STSA ) 的关键步是依靠划分内在的动态系统的阶段空间的标志顺序产生。我们在场一个新奇划分方法，把划分，，的小浪空间(WS ) 称为一种选择到划分的符号的假最近的邻居(SFNN ) 。当 WS 和 SFNNpartitioning 方法被表明了为异例察觉 onlabaratory 仪器产出可比较的性能时，划分的 WS 的计算比划分的 SFNN 的快几个数量级。

引用本文（GB/T 7714）

Venkatesh Venkatesh, Rajagopalan, Asok, 等. Wavelet Space Partitioning for Symbolic Time Series Analysis[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2006.

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