传统的数据检测技术在处理大规模医疗数据时，耗时较高且抗干扰能力较弱。针对这些问题，文中应用模板匹配与隶属度解析技术，给出了一种时序数据异常状态的快速检测与分析方法。该方法采用TSTKS算法与滑动窗口理论实现时序数据多突变点快速检测，提取连续多窗口波动特征，构建时序数据的归一化波动向量，对大规模病变信号进行异常状态检测与分析。仿真数据与脑电病变信号分析等实验表明，此方法是一种较为快速、准确的大数据分析与检测方法。
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