本站所有资源均为高质量资源,各种姿势下载。
DTW(Dynamic Time Warping)是一种用于度量两个时间序列之间相似性的经典算法,广泛应用于语音识别、运动识别和金融数据分析等领域。在MATLAB中实现DTW算法时,通常会基于动态规划思想构建累积距离矩阵,并通过回溯路径找到最优对齐方式。
核心实现思路 距离矩阵计算:首先计算两个序列各点之间的局部距离(如欧氏距离),形成基础距离矩阵。 累积距离填充:从矩阵左上角开始,逐步填充累积距离。每个位置的累积值为当前局部距离加上左侧、上方或左上方邻域的最小累积值。 路径回溯:从矩阵右下角回溯至左上角,选择累积距离最小的路径作为最优对齐路径。
优化方向 约束窗口:通过设置全局或局部约束(如Sakoe-Chiba Band)限制路径搜索范围,提升计算效率。 向量化操作:利用MATLAB的矩阵运算加速距离计算,避免逐元素循环。 归一化处理:对最终距离按路径长度归一化,避免长序列偏差。
应用扩展 DTW的MATLAB实现还可结合短时傅里叶变换(STFT)处理非平稳信号,或嵌入到模式分类系统(如KNN-DTW)中。若需处理实时数据,可进一步优化为增量式DTW算法。