Vi beskriver en online-algoritm för att förenkla stora volymer av plats- och sensordata på källans mobila enhet, genom att eliminera redundanta datapunkter och spara viktiga. Vår strategi är att använda topologisk persistens för att identifiera storskaliga skarpa egenskaper hos en dataström. Vi visar att för endimensionella dataströmmar såsom banor kan förenklingar baserade på topologiskt beständiga funktioner upprätthållas online, så att varje ny datapunkt behandlas i O(1) tid. Vår metod sträcker sig till förenklingar med flera upplösningar, där den identifierar funktioner i större skala som utgör viktigare dataelement, och naturligt eliminerar buller och små avvikelser. Förenklingen med flera lösningar upprätthålls också online i realtid, till priset av O(1) per inmatningspunkt. Därför är den lätt och lämplig för användning i inbyggda sensorer och mobiltelefoner. Metoden kan tillämpas på mer allmänna dataströmmar såsom sensordata för att producera liknande förenklingar. Våra experiment på verkliga data visar att detta tillvägagångssätt när det tillämpas på krökningsfunktionen av ban- eller sensordata ger kompakta förenklingar med låga approximationsfel jämförbara med befintliga offline-metoder.
Ett nytt arbete använder topologisk persistens för att förenkla banor på nätet, och nd de betydande svängar vid olika resolutioner REF.
Persistence based online signal and trajectory simplification for mobile devices
{'venue': "SIGSPATIAL '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}