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数据流管理系统中概要数据结构算法的研究和实现

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 数据流管理技术概述第7-18页
   ·数据流的出现第7-8页
     ·数据流特征第7页
     ·数据流模型第7-8页
     ·传统DBMS 处理数据流遇到的问题第8页
   ·数据流查询第8-9页
   ·数据流管理技术研究现状第9-12页
     ·STREAM 系统第9-10页
     ·Aurora 系统第10-11页
     ·TelegraphCQ 系统第11-12页
     ·国内研究情况第12页
   ·基于硬件预处理器的数据流管理原型系统SEUSTREAM第12-16页
     ·SEUSTREAM 体系结构第12-13页
     ·连续流查询语言X-SQL第13-16页
   ·主要研究工作和内容安排第16-18页
第二章 生成概要数据结构的主要方法第18-23页
   ·数据流模型分类第18页
   ·生成概要数据结构的主要方法第18-21页
     ·基本窗口(basic window)第18-19页
     ·直方图(histogram)第19页
     ·抽样方法(sampling)第19-20页
     ·小波方法(wavelet)第20-21页
   ·基于滑动窗口的数据流处理模型第21页
   ·关键问题及难点第21-23页
第三章 Haar小波方法生成数据概要第23-34页
   ·一维离散Haar 小波变换第23-27页
   ·系统总体方案第27-28页
   ·主要算法功能介绍第28-30页
     ·测试数据生成算法第28页
     ·小波大纲的生成第28页
     ·对小波大纲进行缩减第28-29页
     ·利用缩减后的小波大纲重构原数据流第29-30页
   ·小波系数阈值第30页
   ·实验评估及算法性能测试第30-33页
     ·小波大纲中保留元素的数量第30-31页
     ·不同阈值下的重构结果第31-32页
     ·不同阈值下重构的数据与原始数据的误差的绝对值第32页
     ·不同阈值下重构的数据与原始数据的相对误差的绝对值第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 基于可变阈值小波大纲的讨论第34-39页
   ·固定阈值小波大纲的问题分析第34-35页
   ·基于概率的可变阈值的小波变换第35-37页
   ·改进算法的实现第37页
   ·实验分析第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第五章 结论与展望第39-41页
   ·工作总结第39页
   ·未来工作展望第39-41页
致谢第41-42页
参考文献第42-45页

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