基于极值的数据挖掘与时间序列分割：初步研究
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2020-09-23 v2
摘要
时间序列分割是众多数据挖掘工具之一。这篇以法语撰写的论文将局部极值视为感知兴趣点(PIPs)。这些PIP因任意时间序列周围的快速波动而产生的模糊，通过Cartier和Perrin的加性分解定理以及已在自动控制和信号处理中有用的代数估计技术来处理。我们的方法通过若干计算机图示得到验证。它们强调了极值检测中阈值选择的重要性。
引用
@article{arxiv.2009.09895,
title = {Data mining and time series segmentation via extrema: preliminary investigations},
author = {Michel Fliess and Cédric Join},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09895},
year = {2020}
}
备注
13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation (MOSIM 2020), Agadir (Morocco), 12-14 November 2020, in French