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MODULAD
1d-SAX : une nouvelle représentation symbolique pour les séries temporelles
In EGC 2014, vol. RNTI-E-26, pp.203-208
Résumé
SAX (Symbolic Aggregate approXimation) est une des techniques
majeures de symbolisation des séries temporelles. La non prise en compte des
tendances dans la symbolisation est une limitation bien connue de SAX. Cet article
présente 1d-SAX, une méthode pour représenter une série temporelle par
une séquence de symboles contenant des informations sur la moyenne et la tendance
des fenêtres successives de la série segmentée. Nous comparons l'efficacité
de 1d-SAX vs SAX dans une tâche de classification de séries temporelles
d'images satellites. Les résultats montrent que 1d-SAX améliore les taux de classification
pour une quantité d'information identique utilisée.