DTW算法

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DTW算法

详 情 说 明

DTW（Dynamic Time Warping）算法是一种用于度量两个时间序列之间相似性的经典方法，尤其适用于处理不同长度或存在相位差的数据。其核心思想是通过动态规划寻找最优对齐路径，使得两个序列在非线性变形下的累积距离最小化。

在MATLAB6.5环境中实现DTW时，通常会构建一个累积距离矩阵。这个矩阵通过递归计算当前点与相邻历史点的最小路径和，最终在矩阵的右下角得到两个序列的最小规整距离。虽然MATLAB6.5版本较旧，但已支持基本的矩阵运算和循环结构，这足以完成DTW的核心计算步骤。

该算法在语音识别、手势识别和金融数据分析等领域有广泛应用，它能有效解决传统欧氏距离无法处理的序列长度不一致问题。值得注意的是，DTW计算复杂度较高，实际应用中常通过添加窗口约束或使用下界技术来优化性能。