LB_Yi 简述 LB_Yi也是一种比较常见的下界函数,在时间序列的筛选中十分常见.是由Yi在Kim的基础上设计的下界函数. 公式 LB_Yi的公式如下: 从公式中可以明显的看出,其实就是把大于序列最大值的所有值,均与最大值求欧几里得距离(此处的欧几里得距离主要是指Y轴方向上的,而不是二维的),然后求和,将所有小于序列最小值的点,也分别与最小值求欧几里得距离,对所有的进行求和,再与之前得到的误差进行比较,误差最小的序列就是目标的序列 LB_Yi 下界函数的速度也相对较快,实在LB_Kim的基础上…

LB_Keogh LB_Keogh 是Keogh设计的下界函数,相比于LB_Kim以及LB_Yi具有更好的效果. 公式 注释: 上面公式中的 u 和 l 指的是上下包络线 对公式解释一下,其实就是,首先求出query序列的上下包络线,然后对data序列与上下包络线进行比较,如果不在上下包络线的范围内,就对该点与对应的包络线上的点求欧几里得距离(此处的欧几里得距离主要是指Y轴上的距离,并非二维),最终求和得到误差,与之前得到的误差进行比较,整条data中误差最小的就是目标序列 简介 与前面介绍的L…