外文翻译--基于片段和DTW的模式识别文档23页全文阅读

首先，每模式的电平和控制信号在使信号正常化之后已经和种古典的算法其他著名模式进行比较来完成发现和诊断情况的目的。

执行例子这部分中所讲的例子与表格中所描述的三个阀门的操作是相致的。

首先，操作阀们模拟失灵，接着再操作阀们使回到正常操作状态。

前面提到的三种模式和已经得到分别去代表每个不正常状态，每种图由两个被监测的信号和它在事件中的表征所组成。

然后，三种测试模板和图与相同的情况相致，但是拥有不同的起点用然后，三种测试模板和图与相同的情况相致，但是拥有不同的起点用以与前面提到的模式相比较，从而诊断状态。

已经得到分别去代表每个不正常状态，每种图由两个被监测的信号和它在事件中的表征所组成。

首先，操作阀们模拟失灵，接着再操作阀们使回到正常操作状态。

前面提到的三种模式和部分内容简介的表征。

这些序列通过法与其他著名模式进行比较来完成发现和诊断情况的目的。

执行例子这部分中所讲的例子与表格中所描述的三个阀门的操作是相致的。

首先，操作阀们模拟失灵，接着再操作阀们使回到正常操作状态。

前面提到的三种模式和已经得到分别去代表每个不正常状态，每种图由两个被监测的信号和它在事件中的表征所组成。

然后，三种测试模板和图与相同的情况相致，但是拥有不同的起点用以与前面提到的模式相比较，从而诊断状态。

首先，每模式的电平和控制信号在使信号正常化之后已经和种古典的算法进行了比较，得到的结论在表和中给出。

然后，测试模板的序列与前面模板的已知序列用算法进行比较。

表和给出了电平的控制信号的比较结果。

在所有情形下，所获得的有用结果是个正常距离，因此，代表完全匹配。

最后，获得两信号距离主要目的是为了得到每种状况和不同情况和下模式之间是本地距离，这种类似评价的结果，在表和中给出。

可以看出利用表比表更容易分离出正确或的诊断。

另个要考虑的是处理时间。

在这些例子中，利用算法在处理器中的最大执行时间是秒，而利用算法是。

总结这项工作表明利用片段法进行信号的性质表征和用于诊断领域模式识别的算法的结合是可能的。

既然属于相同状态的不同模式可以有不同的时间持续或重要性，算法的种改进提出来，用以比较和分类相同模式，利用相似匹配法。

这样，由实现的受时间限制的对齐优势就加到了利用片段作为信号表征的优势中，从水位控制系统的例子中可以看出，控制状况的正确识别可以从当前模式和前面已知模式的比较中得出。

基于片段和的模式识别摘要本文专门对动态过程的状态进行评估。

过程状态和异常将从被测量过程变量的模式中得到，利用这些模式的正确反映和分类，可以对种确切的运行状态进行识别。

然而相同状态的不同模式有着不同的时间持续或者大小，这篇论文中将提到种动态时间归正算法，通过相似性匹配法进行不同模式的比较和分类。

这个算法的主要改进在于利用了片段的方法对模式变量的性质进行反映。

介绍在动态过程的状态评估中对被测量动态信号的解释是项最重要的工作，即对的检测和修正。

因此，拥有处理信号的工具是十分重要的，性质的反映期望能够代表被监测信号的趋势倾向震动度警示短暂度，特别是在的检测和修正中。

根据有关过程和行为的知识，些技术可以用于这个目的。

利用片段的方法反映信号是其中种技术。

在这种情况下，系列的片段被用于描述表征特定变化状况的模式中，然后，问题转化为获得能够表征这些模式的分类机制。

这篇文章将描述用于这种模式识别技术的种工具。

论文将按照以下线索进行组织。

如下部分讨论用以类似时间级数的方法，然后介绍动态时间归整算法和有关片段的基本概念。

最后，提及的项新进展并在个诊断应用例子中进行检查。

时间级数比较在许多应用中时间级数比较的研究已经大量展开，下步，将观察距离类似的些模型。

提出形状定义语言，用于取回包含在基于形状的历史中的信息。

在它可以进行频率比较的改进的性质描述中永许改变原始的数据。

在中推出了另种相似模型，基于两个时间序列如果有足够非重叠时间有序的相似子序列则认为它们是相似的。

由于这模型的推出，通过建立个可索引的数据结构，快速搜索技术被用于检测组序列中的相似序列成分。

或提出了把微波转变用于时间系列索引问题的其他从收集到的序列中确定有用序列的索引方法。