40、轻量级参数化后缀数组构建

轻量级参数化后缀数组构建

1. 引言

在字符串处理领域,参数化后缀树和后缀数组的构建是重要的研究方向。以往有算法能在 $O(n(log π + log σ))$ 时间内构建参数化后缀树,也有在线构建算法。对于参数化模式匹配问题,可利用参数化后缀树在 $O(m log(π + σ) + |Pocc|)$ 时间内解决。在数组表示方面,参数化后缀数组也被研究过,不同情况下解决参数化模式匹配问题的时间复杂度不同。但对于非二进制字符串,高效直接构建参数化后缀数组和参数化最长公共前缀(PLCP)数组的算法较少,目前最好的理论最坏情况时间复杂度为 $O(n^2)$。本文提出了一种新算法,用于高效构建非二进制字符串的参数化后缀数组和 PLCP 数组。

2. 预备知识
  • p - 字符串定义 :设 $\Sigma$ 和 $\Pi$ 分别是两个不相交的常量符号和参数符号的有限集,$(\Sigma ∪\Pi)^*$ 中的元素称为 p - 字符串。p - 字符串 $s$ 的长度是其中常量和参数符号的总数,记为 $|s|$。对于长度为 $n$ 的 p - 字符串 $s$,第 $i$ 个符号记为 $s[i]$,从位置 $i$ 到位置 $j$ 的子串记为 $s[i : j]$。
  • 参数化匹配定义 :两个长度为 $m$ 的 p - 字符串 $s$ 和 $t$ 若满足以下条件之一,则称它们参数化匹配(p - 匹配),记为 $s ≃t$:
    1. $s[i] = t[i] ∈\Sigma$;
    2. $s[i], t[i] ∈\Pi$,且对于任意 $1 ≤j &
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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