多尺度时间序列异常事件检测  

Multiscale Detection of Aberrant Events in Time Series

作　　者：郑诚[1] 舒坚[2] 

机构地区：[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 [2]安徽大学计算中心,合肥200039

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第31期50-52,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：安徽省自然科学基金资助项目(050420204);安徽省高校自然科学研究项目(2006kj055B)

摘　　要：给出了时间序列中异常事件的多尺度检测方法。该方法基于小波变换模极大值。异常事件可以在各个尺度上进行观察,这是通过沿小波变换模极大值线搜索完成的。并给出了算法实现和在时间序列中的应用。The multi-scale detection of aberrant events in time series is presented,The method ：is based on the Modulus Maxima of Wavelet Transform.Aberrant events on all scales of observation are looked for,which is achieved by looking a Modulus Maxima lines in Wavelet Transform.The algorithm implementation and application to time series are discussed.

关 键 词：时间序列 异常事件 小波变换 模极大值 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]