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基于经验模态分解的时间序列相似性问题的研究的任务书
任务书
任务名称：基于经验模态分解的时间序列相似性问题的研究
任务目的：
本任务旨在研究基于经验模态分解的时间序列相似性问题，探究其在实际应用中的可行性和可靠性，为相关领域的研究提供科学数据和理论支持。
任务描述：
经验模态分解（EMD）是一种新兴的时间序列分析方法，它可以将复杂的非线性时间序列分解为若干个单调自然的子信号分量（IMF）和残差分量。在实际应用中，经验模态分解已经被广泛应用于信号处理、机器识别、经济学、医学和环境科学等领域，被认为是一种能有效提取时序特征的有效方法。
本次任务是在经验模态分解的基础上，研究时间序列相似性问题。我们将选择一个实际应用场景，收集并处理相应的时间序列数据，并根据经验模态分解方法，将数据分解为若干个IMF、残差分量。我们将研究如何在IMF和残差分量上定义相似性度量函数，并基于此设计相似性匹配算法，用于从大量时间序列数据中寻找相似性较高的序列。具体任务包括：
1.选择一个实际应用场景，收集并处理相应的时间序列数据。
2.对所选数据进行经验模态分解，得到若干个IMF和残差分量。
3.在IMF和残差分量上定义相似性度量函数，研究相似性匹配算法。
4.实现相似性匹配算法，并对算法进行实验验证。
5.结合实验结果，探讨经验模态分解方法在时间序列相似性问题中的可行性和可靠性。
任务要求：
1.独立完成任务研究，掌握经验模态分解方法及其应用。
2.熟悉时间序列数据处理和分析算法。
3.熟练使用相关编程语言，如Python、Matlab等。
4.具备良好的英文阅读能力，能够阅读和理解相关领域的文献。
5.具备良好的沟通能力和团队合作精神。
任务时间：
本次任务为期3个月，具体时间视研究进度和实验结果而定。每周需保证至少5小时的工作时间。
任务成果：
1.任务完整的文档记录，包括任务目的、任务描述、方法介绍、实验结果、结论等。
2.实验数据和代码，需要清晰易懂、易于运行和使用。
3.任务报告（5000-6000字），包括对实验结果的分析、对经验模态分解方法在时间序列相似性问题中的应用价值的评估、存在的问题和未来的研究方向。
任务评估：
任务的评估将综合考虑任务成果的质量、完成任务所花费的时间、团队协作精神、主动学习能力等因素。任务完成后，将组织专家团队对任务的质量和成果进行评估，评估结果将作为任务最终成果的重要依据。
参考文献：
1.HuangNE,ShenZ,LongSR,etal.TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationarytimeseriesanalysis.Proc.R.Soc.Lond.,A1998;454:903-995.
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3.ShiH,XiaoB.Similaritymeasurementofnon-stationaryfinancialtimeseriesbasedonEEMDandDDTD.PhysicaA2017;469:402-411.
4.FengL,etal.Timeseriessimilaritymeasurementbasedonsymbolicaggregateapproximationandfuzzyclustering.JournalofComputationalandAppliedMathematics2018;338:327-337.