1) time series data
时间序列数据
1.
A CBR algorithm supporting time series data;
一种支持时间序列数据的CBR检索算法
2.
The crops yield of per unit area in a City of Guangxi Province was predicted by a combination model of grey-linear regression based on time series data.
采用了一种基于时间序列数据的灰色—线性回归模型对广西某市的粮食作物播种面积的单产进行了预测,并将预测结果及预测误差与线性回归模型及灰色GM(1,1)模型的预测结果进行了比较。
3.
Introduced the classical algorithm used for processing similarity queries on time series data.
探讨了如何增强CBR对一种常见的时态信息,即时间序列数据的检索能力;分析了已有的基于傅里叶频谱分析的时间序列检索算法应用于CBR时遇到的问题,并根据时态CBR检索的需要,提出了一种新的基于循环卷积和傅里叶变换时间序列检索算法。
3) time-series database
时间序列数据库
1.
Besides,the current commercial backup softwares don\'t support the time-series databases.
能量管理系统(EMS)对备份的数据量、备份的版本、备份及恢复的时间有其特殊的需求,而常用的商用备份工具不能满足EMS的运行需求,同时,目前的商用备份软件不支持时间序列数据库。
4) time series microarray data
时间序列基因芯片数据
1.
Mining inter-transaction association rules from time series microarray data;
从时间序列基因芯片数据中挖掘跨事务关联规则
5) time series data composite
时间序列数据合成
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条