[发明专利]时序数据曲线处理方法和装置有效
申请号: | 201610058896.8 | 申请日: | 2016-01-28 |
公开(公告)号: | CN105740399B | 公开(公告)日: | 2019-05-07 |
发明(设计)人: | 任磊;魏永长;崔晋;赵世强;成学军;张霖 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F16/9032 | 分类号: | G06F16/9032;G06F3/0484 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 杨文娟;黄健 |
地址: | 100191 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 时序 数据 曲线 处理 方法 装置 | ||
本发明提供一种时序数据曲线处理方法和装置,该方法包括:根据用户在所述时序数据曲线上选择的目标放大位置,确定所述目标放大位置对应在时间轴上的时间区间;将所述时间区间对应的第一时序数据曲线进行鱼眼放大;其中,所述第一时序数据曲线包括至少一个对象的时序数据曲线。本发明提供的时序数据曲线处理方法和装置,能够提高用户根据时序数据曲线分析时序数据的效率。
技术领域
本发明涉及信息可视化技术,尤其涉及一种时序数据曲线处理方法和装置。
背景技术
时序数据,也称为时间序列数据,是指按时间顺序记录的同一指标的数据列。现有技术中,为了便于对时序数据的分析和研究,通常会先将时序数据进行可视化处理,即将时序数据先转换成图形或图像,进而通过研究和分析该图形或图像随时间的变化,确定该时序数据随时间的变化规律和变化趋势。
常见的可视化方法为基于时间轴的时序数据曲线(也可以称为时序数据曲折线),即将时序数据转换成时序数据曲线。目前,在使用该可视化方法对时间跨度较大的大规模时序数据进行可视化处理时,为了避免根据该时序数据所生成的时序数据曲线的布局过于密集,通常会分别生成一个时序数据总览曲线和多个对应不同时间段的时序数据细节曲线,以便用户可以通过该总览曲线和多个细节曲线分析该时序数据随时间的变化规律和变化趋势。
然而,由于上述细节曲线均割裂了与总览曲线的关联,因此,用户需要多次在总览曲线和细节曲线之间进行视图切换,才能获知该时序数据随时间的变化规律和变化趋势,导致用户分析时序数据的效率较低。
发明内容
本发明提供一种时序数据曲线处理方法和装置,用以解决现有技术中用户在使用时序数据曲线分析时间跨度较大的时序数据时,分析效率较低的问题。
本发明第一方面提供一种时序数据曲线处理方法,包括:
根据用户在所述时序数据曲线上选择的目标放大位置,确定所述目标放大位置对应在时间轴上的时间区间;
将所述时间区间对应的第一时序数据曲线进行鱼眼放大;其中,所述第一时序数据曲线包括至少一个对象的时序数据曲线。
如上所述,当所述时序数据曲线包括多个对象的时序数据曲线时,每个对象的时序数据曲线对应不同的曲线标识;
则所述方法还包括:
根据用户选择的曲线标识和预设的映射关系,确定待查询对象的时序数据曲线;其中,所述预设的映射关系包括不同的曲线标识与不同的对象的时序数据曲线的对应关系;
根据用户输入的目标形状曲线和所述待查询对象的时序数据曲线,确定与所述目标形状曲线匹配的至少一个第一曲线段和每个所述第一曲线段对应的时间区间。
如上所述,所述根据用户输入的目标形状曲线和所述待查询对象的时序数据曲线,确定与所述目标形状曲线匹配的至少一个第一曲线段,具体包括:
根据预设的采样规则,确定所述目标形状曲线的归一化采样序列,并获取所述目标形状曲线的归一化采样序列中的每个第一采样点的特征序列;所述特征序列包括:纵坐标数值、前继距离值、斜率和正弦值;
根据预设的时间区间,将所述待查询对象的时序数据曲线划分成多个曲线段,并根据所述预设的采样规则,确定每个所述曲线段的归一化采样序列,并获取每个所述曲线段的归一化采样序列中的每个第二采样点的特征序列;
根据每个所述第一采样点的特征序列与每个所述曲线段的归一化采样序列中的每个第二采样点的特征序列,确定每个所述曲线段对应的累积动态时间归整距离;
根据各累积动态时间归整距离从小到大的顺序,对各所述曲线段进行排序,将满足预设顺序条件的曲线段作为所述第一曲线段。
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