流量突变特征检测：基于Douglas-Peucker算法的改进

"基于流量突变特征的Douglas-Peucker改进算法 .pdf" 在计算机图形学和数据分析领域， Douglas-Peucker算法是一种广泛使用的简化多边形或曲线的方法，其主要目的是减少数据点的数量，同时尽可能保持原始形状的特征。然而，原始的Douglas-Peucker算法存在一个显著的问题，即在某些情况下可能会忽略掉一些重要的特征点，特别是在数据中存在突变或异常值的情况下。 论文作者欧阳雯和毛京丽提出了一种针对这一问题的改进算法。他们引入了小波变换作为检测流量突变的关键工具。小波变换是一种数学分析方法，能够对信号进行多尺度分析，从而有效地识别出数据中的局部变化和突变点。在本研究中，小波变换被用于识别流量数据中的突变特征，这些特征通常对应于重要的事件或模式。 在改进的算法中，小波变换首先被应用于流量数据，以检测到流量的显著变化点。这些变化点被视为潜在的重要特征点，应当在简化过程中被保留。接着，这些检测到的突变点被用作Douglas-Peucker算法的起始和结束点，而不是简单地从数据的两端开始。这样可以确保算法在处理数据时，会围绕这些关键点进行操作。 此外，为了更精确地适应不同复杂度的流量数据，该算法还实现了动态改变阈值的功能。在传统的Douglas-Peucker算法中，阈值是固定的，用于判断两点之间的线段是否足够接近主线以被删除。然而，动态阈值可以根据流量数据的特性进行调整，这使得算法更加灵活，能够在保留关键信息的同时，有效地减少数据点的数量。 实验结果表明，这种改进的算法成功地保留了流量变化的特征信息，即使在数据点大幅减少的情况下，也能保持图形的可视化效果。这意味着数据的压缩比例增加，处理效率提高，这对于大数据量的流量分析尤其有益。同时，这种方法也有助于提高数据的可读性和后续的分析精度。 关键词：Douglas-Peucker算法；小波变换；流量抽稀 通过将小波变换与Douglas-Peucker算法相结合，欧阳雯和毛京丽的改进算法提供了一个更强大的工具，用于处理包含突变特征的流量数据。这种结合不仅解决了原始算法可能丢失关键信息的问题，而且提高了数据处理的效率，为实时流量监测、网络优化以及故障检测等应用提供了有力的支持。