《表2 SlidingDotProducts算法》

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《快速时间序列模体发现算法》

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式中:m为子序列的长度；μQ为Q的平均值；σQ为Q的标准差；MT为Ti，m的平均值，T为Ti，m的标准差。通常情况下，计算长时间序列中每个子序列的平均值和标准差的时间复杂度为O（m），因此，算法使用了文献[13]中提出的技术:缓存时间序列值的累计和和累积平方和，在任何阶段两个累积和向量足以计算任意长度子序列的均值和方差。与KNN相似性搜索方法不同，该算法计算的是查询序列与时间序列中每个子序列之间的距离，即时间序列T的距离分布（distance profile）。