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数据流技术目前已广泛应用于金融分析、网络监控及传感器网络等诸多领域，而已有的相似性匹配技术主要针对时间序列数据库，难于直接应用于高速、连续、实时、海量的流数据，因此在数据流上渐进、实时地进行子序列匹配成为一个极具价值和挑战性的问题。在动态时间规整技术的基础上，设计了一种新颖的界限机制，充分利用相似性阈值，尽量减少冗余计算，算法完全符合数据流“单遍扫描”的性能要求，并通过大量的模拟和真实数据实验表明：与现有的SPRING算法相比，在不损失任何算法精度的前提下，仅增加几个字节的空间开销，速度至少提高3倍。