改进的sax符号化算法在qar数据中的应用

？鉴于快速存取记录器（qar）数据是结构非常复杂和数据量大的时间序列数据，直接采用传统的符号聚合近似算法（sax）对qar数据进行描述、存储、检索等操作时，不能克服时间序列幅度值伸缩和时间轴漂移等方面的不足。提出了改进的符号聚合近似算法，将快速存取记录器数据划分为起飞、巡航和降落三个阶段，并利用此改进的算法对巡航阶段进行填补，对不同长度的故障模型序列进行有效的相似性搜索。通过实验以及其在飞机故障诊断项目中的应用，证明了其可行性和有效性，从而提高了飞机的排故效率。