随着数字电路、无线通信等技术的发展，无线传感器网络技术已在许多应用领域获得越来越广泛和深入的应用。传感器网络是由分布在不同区域的大量节点组成，每个传感器每隔一定时间向接收器发送感知到的数据。传感器网络中的每个节点都可以看作是数据源，不断地产生数据给接收器，以供用户查询或进一步数据处理。然而，大多数传感器的应用受到能量有限性的限制，因此，耗费大量能量传送传感器感知到的全部的数据，对于大多数应用是不必要的。针对此问题，提出一种基于模式序列分类的数据流过滤技术。在保证一定的精度的情况下，减少数据的传输量，达到节省能耗的目的。 分析了无线传感器网络中数据流的分布特点，发现传感器感知的大部分数据符合特定的模式。针对这一特性，提出了基于模式序列的数据过滤技术。首先，基于模式序列的数据流过滤技术对当前采集的数据片段进行近似匹配，如果找到匹配序列，则仅仅上传相应的模式序列序号，而不必上传所有的数据流片段。这样就减少了数据的传输量，节省了传感器的能量消耗。 为了提高模式匹配效率，提出了有效的方法来对模式序列进行分类，构造了查询树。查询树可以过滤一些模式序列，不用进行相似性比较，减少相似查找的复杂度。在相似序列的查找过程中，提出了基于跳动窗口的相似序列查询，使窗口在滑动的过程中，每次滑动的距离更长，从而提高了查询效率。 实验和分析证明，提出的无线传感器网络中数据流的过滤方法优于其它数据过滤方法。