好吧，这是一个有趣的问题！让我们再次制定它以准确回答：

我有两个实时值流。两者之间存在暂时的相似性（瞬态相似性）。如何捕捉它？

当您谈论相似性时，我没有将范围限制为相关性。可以定义另一种相似性度量。我会说你应该首先定义你的相似性函数（你可以选择相关性。我的例子也是如此）和一段时间的检查（它只是一个长度窗口$m$结束于当前时间戳）。

使用这两个并从$m+1$第一个样本，您可以将相似性度量（此处为相关性）计算为时间序列。这个时间序列开始于$m$输入系列的第一个样本，因此请记住保持相似性度量和原始时间戳同步。输出中两个连续点之间的间隔（相似性系列）是根据您需要的分辨率定义的。后$m+1$您可以逐步移动您的窗口并相应地计算相似度。然后输出中的间隔将与输入相同。

当然，它使您远离实时，因为计算的频率和数量是最大的。您可以为自己定义一个保证金（假设$d$样本）并计算相似度$d$时间。然后你会丢失一些信息（丢弃中间的样本）但你会更接近实时（你会有$d*n$秒来执行计算）。

如果需要澄清，请告诉我。欢迎来到社区顺便说一句:)