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一种基于波动向量分级技术的病变数据快速分析方法
文献摘要：
在大规模时序数据分析中,传统数理统计与分析技术耗时较多,精度不高,抗干扰能力不强.针对这些问题,文中基于波动向量分级技术,提出一种病变时序数据快速分析方法.该方法在TSTKS突变点检测算法与滑动窗口理论的基础上,采用多阈值分割技术实现了波动向量的多层分级策略,进而实现了对大规模病变时序数据的状态分析与快速诊断.仿真实验与脑癫痫病变信号分析实验结果表明,文中所提出的新方法速度较快,效率较高,可以为大规模时序数据快速分析提供参考.
文献关键词：
时序数据;数据分析;TSTKS算法;突变点检测;滑动窗口理论;波动向量;阈值分割;多层分级
中图分类号：
作者姓名：
孔凡书;齐金鹏;龚汉鑫;朱俊俊;曹一彤
作者机构：
东华大学 信息科学与技术学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]孔凡书;齐金鹏;龚汉鑫;朱俊俊;曹一彤-.一种基于波动向量分级技术的病变数据快速分析方法)[J].电子科技,2022(07):1-6
A类：
波动向量,TSTKS,滑动窗口理论
B类：
变数,快速分析,时序数据分析,数理统计,统计与分析,抗干扰能力,突变点检测,检测算法,多阈值分割,多层分级,状态分析,快速诊断,癫痫病,信号分析
AB值：
0.182394
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