Algorithm 寻找（子）时间序列的（非常）快速近似匹配

我正在处理一个巨大的timeseries数据库。每n毫秒保存一个值。必须对照数据库中已有的旧时间序列检查新时间序列

此时此刻，由于每个解决方案都像O（n²）一样昂贵，我感到很沮丧

下面我有一些图片，显示短时间序列（灰色和橙色），它们是匹配的。由于我需要速度，该算法应该能够在不精确的情况下识别此类匹配。一个近似值就足够了

我在网上研究了一些关于“最长公共子序列问题”或“动态时间扭曲”的论文。但要么处理完美的测量，要么处理完美的尺寸，要么处理O（n²）

两个时间序列（灰色和橙色）的完美匹配

新测量值不准确（橙色），但仍然匹配

短的新测量值（橙色），但仍然匹配

一个巨大的新测量值（橙色），但仍然匹配

新的测量结果失败（橙色），但仍然匹配

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DTW的摊销时间小于O（N）

在10万赫兹的频率下这样做是非常容易的

看这个视频

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bitap算法在文本搜索中似乎实现了类似的功能，也许你可以调整它？是的，我可以调整字母表。我浏览了维基百科，发现了一个非常有趣的例子。但我找不到任何实现。网络上有什么东西吗？如果你真的读了维基百科的页面，你会看到bitap已经在

agrep

中实现了。我读过，但据我所知，bitap是用于“较短”字符串的。我的字符串会更长，所以我很高兴G.Myers提出了一个增强的bitap实现。