时间序列的走势在一定程度上能反应实际生产状况，比如走势平稳的曲线是正常情况，快速上升或者下降意味着生产状况不稳定，可能有异常情况发生。平稳、上升、下降在时间序列走势图中表现为某种形状，从历史数据中找出这些形状，将其与生产状况对应，有助于分析生产活动中存在的问题，提高生产效率。本章就介绍如何利用数学方法发现指定形状的曲线段。

时间序列呈现出来的曲线形状非常多，为每一种形状设计一种数学方法不太现实。我们使用一些原子化的特征进行组合来描述这些走势，就像积木，用几类特定形状的积木可以搭成千千万万种形状。

我们设计下面三类原子特征，并为每个特征设计了指数用于表征程度：

1. 升降特征：描述曲线升降的特征

（1） 升降指数：描述曲线升降状态的特征

2. 振幅特征：描述曲线振动幅度变化情况的特征

（1） 振幅指数：描述曲线振动幅度的特征

（2） 振幅升降指数：描述振动幅度升降的特征

3. 振频特征：描述曲线振动频率变化情况的特征

（1） 振频指数：描述曲线振动频率的特征

（2） 振频升降指数：描述振动频率升降的特征

利用这些指数进行组合就可以找出常见形状了，下表列举了一些常见形状对应的指数组合。