TY -的A2 (Hiroki AU -气,Jin-Peng AU -气,杰盟——张,清PY - 2016 DA - 2016/06/16 TI -快速突变检测框架基于二叉搜索树和柯尔莫哥洛夫统计SP - 8343187六世- 2016 AB -变点检测(CP)已经引起了相当大的关注领域的数据挖掘和统计;是很有意义的讨论如何快速有效地从大规模生物检测突变信号。目前,大多数现有的方法,比如Kolmogorov-Smirnov (KS)统计等等,是耗时的,特别是对大规模数据集。在本文中,我们提出一个快速突变检测框架基于二叉搜索树(bst)和修改KS统计,名叫BSTKS(二叉搜索树和柯尔莫哥洛夫统计)。在这种方法中,首先,两个二叉搜索树,称为BSTcA BSTcD,是由多级Haar小波变换(HWT);其次,介绍了三个搜索条件的统计诊断和方差波动的时间序列;最后,一个最优的搜索路径检测从根到叶节点两个bst。研究合成时间序列样本和真正的脑电图(EEG)记录表明,拟议中的BSTKS可以检测突变比KS更快速高效地, t 统计( t )和奇异谱分析(SSA)方法,计算最短的时间,最高的命中率,最小的错误,和最高精度的方法。这项研究表明,拟议的有用信息BSTKS很有帮助各种生物检验时间序列信号。SN - 1687 - 5265你2016/8343187 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2016/8343187——摩根富林明-计算神经科学情报和PB Hindawi出版公司KW - ER