基于小波和分形的时间序列压缩

引入离散小波变换的金字塔模型，将小波与分形结合起来，提出一种新的算法用于时间序列压缩，在信噪比保持不变的条件下，其压缩比为单纯的ＩＦＳ建模方法所获得的压缩比的２倍多．给出了ＩＦＳ以及ＩＦＳ与小波结合的算法。

基于时间窗口聚类的时序数据索引压缩

子序列匹配是时间序列挖掘的经典课题,旨在发现大型数据集中的相似数据序列。很多文献关注固定时间段的序列的查询。但对于多种不同时间段的查询的问题仍然未解决好。基于时间段的查询含义是有时间窗口限制的查询。为了满足多时间段上的查询,简单地为每个时间段的子序列构建索引既耗时又耗存储空间。从目前的文献来看,已有的索引无法满足具有不同窗口限制的大量查询。提出一种基于聚类的轻量级的可变窗口索引方法(CBI),通过压缩不同窗口的索引来减少索引时间和空间开销。实验结果表明,该索引不仅节省了时间和空间开销,同时在支持多种类型的查询时都具有较高的效率。