【摘 要】
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符号化聚合近似SAX方法是典型且行之有效的符号化特征表示方法。目前对SAX方法实践应用较多,然而对其内在特性,如复杂度、信息损失、相关性及周期性等方面的分析研究却相对较
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,华北水利水电大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170223,61772475);河南省科技攻关项目(172102410065,172102210011);河南省高等学校重点科研项目(17A520057)
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符号化聚合近似SAX方法是典型且行之有效的符号化特征表示方法。目前对SAX方法实践应用较多,然而对其内在特性,如复杂度、信息损失、相关性及周期性等方面的分析研究却相对较为少见。运用排列熵来度量SAX方法的复杂度及相关特性的统计学特征,通过在实验数据集以及真实生理数据上的实验表明,SAX方法可以明显降低特征表示的复杂度,冗余效应也得到了缓解;此外,SAX较好地保留了采用自相关函数ACF度量的内在相关性。本文工作可以对SAX方法及其进一步应用提供支撑,为新的符号化特征表示方法的设计与评估提供分析与统计工具。
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