MATLAB动态时间规整（DTW）算法实现与可视化工具

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB版DTW算法实现，支持经典路径计算与距离度量，内置可视化功能展示时间序列对齐过程及最优路径。包含示例数据集，允许用户自定义输入，适用于信号处理与模式识别研究。

详 情 说 明

动态时间规整（DTW）算法入门与应用演示程序

项目介绍

本项目是一个面向初学者的动态时间规整（DTW）算法教学与实践演示程序。DTW是一种经典的时间序列相似度度量算法，广泛应用于语音识别、手势识别、生物信息学、金融数据分析等领域。本项目通过MATLAB实现，提供了完整的算法实现、可视化展示和实际应用示例，帮助用户深入理解DTW算法的原理和应用。

功能特性

• 完整算法实现：包含经典DTW算法的动态规划实现，支持最优路径计算和距离度量
• 多维度可视化：提供时间序列对齐过程、最优路径、累积距离矩阵的可视化展示
• 算法变体对比：支持标准DTW与约束DTW（窗口约束）算法的比较分析
• 灵活的参数配置：可自定义规整窗口大小，支持欧几里得距离和曼哈顿距离等不同度量方式
• 丰富的示例数据：内置正弦波形、股票价格序列、语音特征序列等多种测试数据
• 交互式演示：支持路径搜索过程的动态动画演示，直观展示算法执行流程

使用方法

1. 基本使用：运行主程序，选择示例数据或输入自定义时间序列
2. 参数设置：根据需要调整规整窗口大小和距离度量方式
3. 结果查看：查看输出的最小累积距离、最优路径以及各种可视化图表
4. 算法比较：对比不同DTW变体在相同数据集上的表现差异

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块，实现了DTW算法的完整计算流程。它负责协调数据输入处理、参数配置管理、算法核心计算以及多维度结果可视化展示。该文件包含动态规划矩阵的构建与路径回溯机制，生成累积距离值和最优对齐路径，并提供热力图绘制、序列对齐展示和动画演示等可视化功能。同时，该文件还实现了不同DTW变体的算法逻辑对比分析，支持用户交互和数据验证机制。