基于时域处理的时间序列压缩算法研究的任务书.docx

基于时域处理的时间序列压缩算法研究的任务书
一、任务背景及意义
时间序列是指在时间轴上连续的数据点组成的一系列数值，例如气象、地震、股票、音频等数据都可以表示为时间序列。时间序列数据具有连续性、周期性、随机性等特征，并且数据量通常很大，因此，对时间序列数据的压缩具有重要的意义。
传统的时间序列压缩算法主要是基于频域分析的，例如离散余弦变换、小波变换等。但是这些算法需要计算大量的复杂的数学运算，计算量非常大。另外，频域分析也忽略了时间序列数据中的时域特性。
因此，基于时域处理的时间序列压缩算法成为一个热门的研究方向。这种算法不需要进行频域变换，直接对原始的时间序列进行压缩，具有计算量小、效果好的优点，因此在实际应用中具有很大的潜力。
二、任务描述
本次研究的任务是设计一种基于时域处理的时间序列压缩算法，并测试其在不同数据集上的性能。具体任务如下：
1.研究并调研相关文献，了解目前研究现状和存在的问题。
2.提出一种基于时域处理的时间序列压缩算法，并编写相应的代码实现。
3.设计并选取适合的数据集，对算法进行测试，并对测试结果进行统计和分析。
4.对比本次研究提出的压缩算法和其他现有的压缩算法，进行性能比较。
5.撰写研究报告，阐述研究背景、设计思路、实验结果和结论等内容，同时撰写一个可重复使用的压缩算法代码库。
三、任务要求
1.熟悉时序数据分析和处理相关的基本概念和算法原理，具有较强的数学建模能力和编程能力，熟练掌握至少一种常见的编程语言。
2.能够查找并阅读相关的文献资料，对已有的研究进行综述和分析，提出新的思路和建议，具有较强的创新意识和实践能力。
3.具备良好的团队合作精神，能够与其他成员充分交流和协作，高效完成任务，按时提交报告。
4.认真负责，对自己的研究工作进行规范的记录和管理，按时提交中期和结题报告，具备一定的沟通和演示能力。
四、研究计划与时间安排
1.第1-2周：调研相关文献，研究时域处理的时间序列压缩算法，讨论并确定研究思路和目标。
2.第3-4周：编写代码实现研究思路，测试代码的正确性和有效性。
3.第5-6周：收集不同类型的数据集，进行压缩实验，统计和分析实验结果。
4.第7-8周：对比现有算法，并进行性能比较，优化算法设计，加强实验分析。
5.第9-10周：起草研究报告，撰写可重复使用的压缩算法代码库。
六、参考文献
1.Zhao,Y.N.,&Li,Y.X.(2019).基于时域处理的时间序列压缩算法研究进展.数据压缩与数学,43(4),87-92.
2.Senin,P.,&Malinchik,S.(2013).SAX-VSM:InterpretabletimeseriesclassificationusingSAXandvectorspacemodel.InProceedingsofthe2013SIAMInternationalConferenceonDataMining(pp.117-125).
3.Keogh,E.,&Ratanamahatana,C.A.(2004).Exactindexingofdynamictimewarping.Knowledgeandinformationsystems,7(3),358-386.
4.Lin,J.,Keogh,E.,Wei,L.,&Lonardi,S.(2003).ExperiencingSAX:anovelsymbolicrepresentationoftimeseries.DataMiningandKnowledgeDiscovery,15(2),107-144.