【摘 要】
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基于斜率提取边缘点的时间序列分段算法在斜率波动频率剧烈时易陷入局部最优，不能保持原始时间序列的整体特征。针对该问题，提出基于一阶滤波的时间序列分段线性表示方法PLR—S
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基于斜率提取边缘点的时间序列分段算法在斜率波动频率剧烈时易陷入局部最优，不能保持原始时间序列的整体特征。针对该问题，提出基于一阶滤波的时间序列分段线性表示方法PLR—SFWF。将信号处理中的滤波引入一维时间序列，通过平滑序列细微波动显现序列基本轨迹，从而捕获到能够保持序列整体特性的序列点。在此基础上通过优先队列将不同重要程度点分类存储，得到最终分段线性表示。实验结果表明，在斜率波动频率平缓时，SFWF与传统分段线性算法相比拟合误差更小；在斜率波动频率剧烈时，其分段结果比SEEP算法具有更好的全局特性。
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