期刊：《北京航空航天大学学报》
作者：李正欣（空军工程大学）
0 封面
1 本文创新点
- 多元时间序列的相似性分析
将特征点序列，转化为分位点矩阵，利用欧式距离对分位点矩阵进行相似性度量。
【我认为哈，还是一种自圆其说的方法，首先如何提取特征点，就是为了适应后面的相似性度量方法。所以说，研究这一方面的人都是这么做的。。。。先自己定义一种能够解释的特征点提取方法，然后再基于此，定义一种相似性度量方法。套路都是一样的。】
- 作者认为，这种方式既能降低计算复杂度，同时提高度量准确率。
2 相关研究
3 特征点提取
3.1 将时间序列处理成特征序列seg
以当前观测值为滑动窗口的中心，如果观测值是当前滑动窗口内的最大值或最小值，则记为特征点。
3.2 将特征序列处理成分位点矩阵
将特征序列中的特征点按照从小到大的方式排序，对排序后的序列分别提取出9个分位点，构成分位点序列。
分位点序列不改变变量的维度，所以可以构成分位点矩阵。
3.2.1 采用欧式距离的平方度量
4 实验与结果分析
这一章主要就是实验了，来证明自己的方法是优于目前常用的方式的。
