时间序列的模式检测
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究目的和范围 | 第11-12页 |
| 1.3 相关文献综述 | 第12-13页 |
| 1.4 主要工作和贡献 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论、方法和预备知识 | 第16-23页 |
| 2.1 傅立叶变换 | 第16-18页 |
| 2.2 卷积 | 第18-20页 |
| 2.3 相似度度量 | 第20-23页 |
| 第3章 预定义模式的检测 | 第23-43页 |
| 3.1 背景介绍 | 第23-24页 |
| 3.2 定义和概念 | 第24-27页 |
| 3.2.1 地标提取 | 第25-26页 |
| 3.2.2 预定义模式检测 | 第26-27页 |
| 3.3 地标约束 | 第27-28页 |
| 3.4 平滑度的选择 | 第28-31页 |
| 3.4.1 最小描述长度 | 第28-30页 |
| 3.4.1.1 模型编码 | 第29-30页 |
| 3.4.1.2 剩余数据编码 | 第30页 |
| 3.4.2. 平滑度的选择 | 第30-31页 |
| 3.5 实例模型 | 第31-35页 |
| 3.5.1 可信区间 | 第32-35页 |
| 3.5.2 模型评估 | 第35页 |
| 3.5.3 复杂度分析 | 第35页 |
| 3.6 实验验证 | 第35-41页 |
| 3.6.1 交通数据 | 第36-39页 |
| 3.6.2 ECG时间序列 | 第39-41页 |
| 3.7 相关文献 | 第41-42页 |
| 3.8 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基线检测 | 第43-56页 |
| 4.1 背景介绍 | 第43-45页 |
| 4.2 最多穿越法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 基线识别 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基线建模 | 第47页 |
| 4.2.3 基线更正 | 第47-49页 |
| 4.2.4 基线消除 | 第49-50页 |
| 4.3 实验评估 | 第50-54页 |
| 4.3.1 小规模数据基线 | 第51-52页 |
| 4.3.2 大规模数据基线 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 时间序列的依赖分析 | 第56-69页 |
| 5.1 研究背景 | 第56-57页 |
| 5.2 传感器网络概述 | 第57-60页 |
| 5.2.1 传感器网络的布局和构成 | 第57-58页 |
| 5.2.2 各种传感器的侧重点 | 第58-60页 |
| 5.2.2.1 短时间侧重点 | 第58-60页 |
| 5.2.2.2 长时间侧重点 | 第60页 |
| 5.3 应变和温度时间序列的依赖分析 | 第60-63页 |
| 5.4 应变和振动时间序列的依赖分析 | 第63-66页 |
| 5.5 传感器属性分析 | 第66-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结 | 第69-72页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 讨论 | 第70页 |
| 6.3 下一步工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-80页 |
| 在学期间的研究成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
