动态时间规整

资 源 简 介

动态时间规整

详 情 说 明

动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种用于衡量两个时间序列之间相似度的经典算法，尤其适用于处理长度不一致或局部时间偏移的序列。

核心思想是通过动态规划的方式，找到两个序列之间的最优对齐路径，允许序列在时间轴上进行非线性拉伸或压缩。这种方法克服了欧式距离等刚性度量的局限性，在语音识别、动作识别、金融数据分析等领域广泛应用。

典型实现步骤包括构建累积代价矩阵、寻找最小代价路径以及归一化处理。需要注意的是，DTW计算复杂度较高，通常需要结合降采样或约束条件来优化性能。扩展应用时还可结合导数动态规整（DDTW）提升对形态变化的敏感性。