用dtw算法来计算两条曲线的相似度

fjf208720 2011-10-04 11:03:40

各位大侠，请教一个问题：在matlab中如何利用DTW算法来计算两条曲线的相似度啊？比如y=2x+1曲线与y=2x+1和白噪声叠加后的曲线的相似度。先拜谢各位大虾了！

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相似度 量化两条任意曲线之间的差异在这种情况下的曲线是：由独立数据点离散化从头到尾有序考虑以下两条曲线。我们要量化数值曲线与实验曲线的差异。请注意，两条曲线中同时没有应力或应变值。另外，一条曲线比其他曲线具有更多的数据点。在理想情况下，数值曲线将与实验曲线完全匹配。这意味着两条曲线将直接出现在彼此的顶部。我们的相似性度量将返回彼此重叠的两条曲线之间的零距离。方法涵盖该库包括以下方法来量化两条曲线之间的差异（或相似性）：部分曲线映射x （PCM）方法：匹配两条曲线之间的子集区域[1] 面积法x ：一种用于计算2D空间中两条曲线之间的面积的算法[2] 离散Frechet距离y ：两条曲线之间的最短距离，在该距离上，您可以非常快地独立沿着每条曲线行驶（（狗问题）[3、4、5、6、7、8] 曲线长度x方法：假定曲线的唯一真实自变量是曲线从原点开始的弧长距离[9

曲线相似度计算方法用于衡量两个或多个曲线之间的相似程度，不同的曲线相似度计算方法适用于不同的数据类型和应用场景。选择合适的曲线相似度计算方法取决于数据的性质、应用场景以及相似性的定义方式。有些方法适用于时间序列数据，有些则适用于图像、形状等不同类型的数据。了解每种方法的特点和适用场景，可以在具体应用中选择合适的计算方法来衡量曲线之间的相似性。

DTW （Dynamic time warping）算法是可以度量两个独立时间序列的相似度的一种方法。曾被广泛应用在单词音频的匹配上。该方法主要用来解决在两段序列的时长不同的情况下，进行相似度的判断。本文用matlab实现了该算法，测试思路的正确性，方便以后移植到C/C++

什么是DTW？ DTW算法采用了动态规划DP（dynamic programming）的方法来进行时间规整的计算，可以说，动态规划方法在时间规整问题上的应用就是DTW。为什么需要DTW算法当两个序列按照时间步t完全对齐的时候，我们可以直接使用ED算法（或者其它距离计算）来评估两个算法的相似度。但是有些时候两个序列并未完全对其，如果我们将某一序列进行压缩处理，此时会有信息损失。那么是否可以将两个长度不一样的序列进行对齐，然后再进行距离计算，DTW算法可以完成这个任务。如图所示，这两个序列整体上波形很相似

时间序列分析 - 23 DTW (时序相似度度量算法) 上 DTW初探简介在时序分析中，DTW(Dynamic Time Warping)是用来检测两个时序相似程度的算法，而这个相似程度通常用一个距离来表示。例如如下的两个序列， a=[1,2,3]a=[1,2,3]a=[1,2,3] b=[3,2,2]b=[3,2,2]b=[3,2,2] 我们该如何衡量这两个序列的距离呢？一个比较明显的方法是对 ???? , ???? 这两个序列中的元素按照位置一一计

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