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。