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性的算法。它通过允许时间轴的弹性变形来对齐序列，从而解决了时间序列在时间维度上不同步或速度不一致的问题。

DTW的核心思想是计算两个序列之间的最优匹配路径，使得整体距离最小化。这种技术广泛应用于语音识别、手势识别、金融数据分析等领域。与欧氏距离等传统度量方法相比，DTW能够更好地处理时间偏移和局部形变，尤其在非均匀时间伸缩的场景下表现优异。

算法的实现通常采用动态规划方法，构建一个累积距离矩阵，并通过回溯找到最佳对齐路径。尽管计算复杂度较高，但通过约束条件（如窗口限制）可以优化性能。DTW的变体还包括加权DTW和导数动态时间规整（DDTW），以应对不同场景的需求。