论文研究 经验模态分解在数据流概要生成中的应用.pdf
由于流数据无限增长的特点,系统无法在内存中保存所有扫描过的流数据,因此数据流处理的关键是建立流数据的概要结构,以便随时能根据该结构提供数据流的近似处理结果,将重点讨论数据流的概要生成技术。先利用经验模态分解方法提取流数据的趋势,滤除数据中的噪声,再利用精确抽样方法实现概要的生成。利用提出的概要生成方法,内存中只需保存滑动窗口中多个段的概要信息。由于该方法中概要是基于趋势序列生成的,趋势序列较原序列平滑,序列中具有相同数值的元素增加,可以进一步节省存储空间。
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