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一种分段拟合的网络测量数据压缩方法_唐旭
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为了掌握网络性能状况，需要进行长期的测量，这样就会产生大量的测量数据。对于海量的网络性能测量数据的管理，如何精心的设计数据存储格式， 尽可能减少数据冗余使海量数据易于存储与维护的同时保持高性能的数据检索与分析处理能力， 是测量数据存储和管理所面临的主要问题。假设根据测量或实验得到关于自变量和因变量之间的一组数据（x1，y1）， （x2，y2），…（xn， yn），寻找一个合适类型的函数 y=f（x），使它在观测点 x1， x2，… xn，处所取的值 f（x1），f（x2），…，f（xn）与观测值 y1， y2，… yn 在某种条件下最为接近，因而可用 y=f（x）作为由观测点所反映的规律的近似表达式，用来解决存储数据量过大的问题，可便于发现网络测量数据的变化趋势以及预测其反映的规律， 保证了管理人员对网络进行合理的安排。 2 网络测量中分段拟合数据拟合是一种重要的数据处理方法， 多项式曲线拟合又是一种较常用的数据拟合方法。当数据点较多时，多项式阶数太低，拟合精度和效果不太理想。要提高拟合精度和效果就需要提高曲线阶数， 但阶数太高又带来计算上的复杂性及其他方面的不利。因此， 如果只采用一种多项式曲线函数拟合较多的数据点，难以取得较好的拟合精度和效果。为有效地解决上述问题， 一般采用分段曲线拟合。
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