航天器测试的时序数据模式表示新法：STC算法的优势

本文主要探讨了"面向航天器测试的时序数据模式表示方法研究"，该研究关注于在航天器测试领域中，如何有效地处理和分析时序数据。论文提出了一种基于斜率变化阈值的时间序列分段线性STC（Segmented Time Series with Change)表示算法。STC算法的核心思想是通过计算时间序列中每个数据点与其前后两个邻近点的斜率比值，来检测出数据点的变化点。当比值超过预设的阈值时，认为有变化发生，然后将这些变化点相连，形成一段线性的表示。 在实际应用中，STC算法展示出了显著的优势。它相较于其他分段线性表示算法，具有算法设计简单、拟合度高以及适应性强的特点。这意味着STC能够更好地捕捉到数据中的模式和趋势，即使在数据波动较大或非线性的情况下也能提供相对准确的表示。这种方法对于航天器测试至关重要，因为测试过程中产生的大量时序数据可能包含复杂的行为模式，如系统的性能变化、故障信号等。 作者团队包括周家杰、余丹、马世龙和陈丽萍，他们分别在时序数据挖掘、航天器自动化测试、网络计算和自动化测试等领域有着深入的研究。他们的合作展示了跨学科研究的力量，将数据挖掘技术与航天器测试的实际需求相结合，旨在提升测试效率和准确性。 论文还提到了支持该研究的基金项目——软件开发环境重点实验室探索性自主研究课题，这表明该研究得到了一定的科研资金支持，进一步推动了航天器测试领域的技术创新。 总结来说，这篇论文为航天器测试中时序数据分析提供了一种新颖且实用的方法，不仅提升了模式表示的效率，还为解决实际测试问题提供了有力的工具。通过比较STC算法与其他方法的性能，研究人员证明了其在航天器测试场景中的有效性，这对于优化测试流程和确保航天器安全运行具有重要意义。