2) multivariate time series
多元时间序列
1.
Aiming at the problem of multivariate time series similarity search,this paper presents the definition of parameter importance degree and puts forward a candidate sets obtaining method based on it.
针对多元时间序列的相似性查询问题,给出参数重要度的定义,提出一种基于参数重要度的候选集查询方法。
2.
At last,the overall similarity of the multivariate time series is obtained by synthesizing the single similarity of each series based on the BORDA counting method.
本文针对水文时间序列的特点和当前多元时间序列相似性分析研究的不足,提出了一种新的基于BORDA数的多元水文时间序列相似性度量计算方法。
3.
Common methods for matching multivariate time series such as the Euclid method and PCA method have difficulties in taking advantage of the global shape of time series.
多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征,比如,Euclid方法的鲁棒性不够强;而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列。
3) Analysis of Multivariate Time Sequences
多元时间序列分析
4) multivariate time cause-effect series model
多元时间因果序列模型
5) multivariate time series model
多元时间序列模型
6) multiple time series
多时间序列
1.
A new model for mining multiple time series based on temporal logic
基于时态逻辑的多时间序列挖掘模型
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