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经典SAX符号化算法已被广泛应用。

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简介:
经典的时间序列符号化算法SAX,它通过将任意一条时间序列细分为若干个等间隔的区间,并以每个区间的均值来代表整个区间的序列数据,随后运用恰当的符号进行序列的详细描述。这种方法能够有效地对时间序列进行符号化的呈现,从而实现数据降维的目标,同时,借助MATLAB软件可以对其进行直观的可视化展示和分析。

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    经典SAX(Symbolic Aggregate approXimation)是一种用于时间序列数据处理和分析的方法,能够将复杂的时间序列简化为字符串形式,便于进行模式识别与相似性搜索。 经典的时间序列符号化算法SAX通过将一条时间序列划分为若干个相等的区间,并用每个区间的均值来代表该区间内的数据,进而采用相应的符号进行描述。这样可以实现时间序列的简化表示(即降维),并且可以通过MATLAB工具对结果进行可视化展示。
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    SAX符号序列示例源码提供了基于SAX(简单API for XML)解析技术处理和操作XML文档中符号序列的具体代码案例,适用于开发者学习和参考。 timeseries2symbol.m函数用于将时间序列转换为字符串形式。该功能有两种选择: 1. 将整个时间序列转换成一个字符串。 2. 使用滑动窗口提取子序列并将其转化为字符串。 对于第一种情况,只需输入时间为“N”的长度即可: 例如:我们有一个32长的时间序列,并希望将其转化成8个符号的字符串,且字母大小为3,则可以使用timeseries2symbol(data, 32, 8, 3)。 第二种情况下,将所需的滑动窗口长度作为N输入: 如时间序列长度为32,想要提取16长子序列并转换成8符字符串,字母表大小设为3,则调用timeseries2symbol(data, 16, 8, 3) 函数的参数包括原始数据(data),滑动窗口的长度(N),符号的数量(n)和离散符号的数量(alphabet_size)。输出结果是矩阵形式的symbolic_data(无重复字符串), 和指向第一次出现位置的指针(pointers). min_dist.m 函数用于计算两个等长字符串之间的最小距离。 输入包括:str1(第一个字符串), str2(第二个字符串), alphabet_size (字母表大小)和压缩比(compression_ratio),输出为dist,即下限距离。 sax_demo代码演示了timeseries2symbol中描述的第一种情况。它提供了一个逐步的SAX (Symbolic Aggregate approXimation) 演示。 使用方式:[str] = sax_demo 或 [str] = sax_demo(data) mindist_demos展示了min_dist函数如何作为真实欧几里得距离的一个下限估计。 symbolic_visual.m通过视觉比较展示SAX和PAA之间的差异,并说明在相同的,甚至更少的空间内,SAX可以表示数据的更多细节。 输入参数包括data(默认为16个PAA段及4字母大小)等。
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