Anomalien in Zeitreihen sind ein sehr ernstes Thema. In Bezug auf Erdbeben sind Anomalien unregelmäßige seismische Signale, die plötzliche Spitzen oder Einbrüche in den Daten anzeigen, die darauf hindeuten, dass etwas Schlimmes passiert. Im Finanzbereich erinnert sich jeder an den Börsencrash an der Wall Street im Jahr 1929, der ein deutliches Beispiel für ein Signal mit Anomalie im Finanzbereich war. In der Ingenieurwissenschaft können Signale mit Spitzen beispielsweise eine Reflexion eines Ultraschalls an einer Wand oder einer Person darstellen. All diese Geschichten gehen auf ein sehr klar definiertes Problem zurück: Wenn ich eine Bank von normalen Signalen habe und ein neues Signal eingeht, wie kann ich erkennen, ob dieses Signal anomalous ist oder nicht?
Dieses Problem unterscheidet sich leicht von dem Problem, eine Anomalie in einem gegebenen Signal zu erkennen (was ebenfalls ein bekanntes Problem ist, das gelöst werden muss). In diesem Fall gehen wir davon aus, dass wir ein ganz neues Signal erhalten und herausfinden wollen, ob das Signal ausreichend verschieden von denjenigen ist, die in unseren Datensätzen als “normal” angesehen werden.