面向高效时间序列数据分析的AR-PPF：高级分辨率基像素抢占数据过滤

随着自动化进程的推进，许多制造业已转向数据中心方法，导致制造过程中数据量激增。该数据对于分析制造过程和设备的质量至关重要。工程师和数据分析师需要大量时间序列数据进行季节性循环分析。然而，由于计算资源限制，他们往往只能多次查询短期数据或使用汇总数据，而关键模式可能被忽视。本研究提出了一种新解决方案以克服这些限制；高级分辨率基像素抢占数据过滤（AR-PPF）算法。该技术允许在大时间段上高效地显示时间序列图，显著缩短数据检索时间。我们还展示了该方法不仅提高了数据分析效率，而且确保关键特征不被丢失，从而提供对数据的更准确和全面的理解。