DTW高效算法中在计算匹配距离时，把实际的动态弯折分为三段（1，Xa），（Xa+1，Xb）和（Xb+1，N）看不懂啊，请高手指教啊（在线等，谢谢大家啊）

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DTW的高效算法
由于匹配过程中限定了弯折的斜率，因此许多格点实际上是到达不了的，如图3-1所示。因此菱形之外的格点对应的帧匹配距离是不需要计算的。另外也没有必要、保存所有的帧匹配距离距阵和累积距阵，因为每一列各格点上的匹配计算只用到了前一列的三个网格。充分利用这两个特点可以减少计算量和储存空间的需要。
把实际的动态弯折分为三段，（1，Xa），（Xa+1，Xb）和（Xb+1，N），其中：
Xa和Xb都取相近的整数。由此也得出对M和N长度的限制条件：
当不满足以上条件时，认为两者差别实在太大，无法进行动态弯折匹配。
在X轴上的每一帧不再需要与Y轴上的每一帧进行比较，而只是与Y轴上[y ，y ]间的帧进行比较，y 和y 的计算如下式：
也可能会出现Xa>Xb的情况，此时弯折匹配的三段为（1，Xb），（Xb+1，Xa）和（Xa+1，N）。
对于X轴上每前进一帧，虽然所要比较Y轴上的帧数不同，但弯折特性是一样的，累积距离的更新都是用下式实现的：
由于X轴上每前进一帧，只需要用到前一列的累积距离距阵。每前进一帧都进行更新，即按上式利用前一列的累积距离D和当前列的所有帧匹配的距离d（x，y），求出当前帧的累积距离，保存于矢量d中，再把更新的距离d赋值给D，作为新的累积距离，供下一列使用。这样一直前进到X轴上最后一列，矢量D的第M个元素即为两个模板动态弯折的匹配距离。

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function dist = dtw(test, ref)
global x y_min y_max
global t r
global D d
global m n

t = test;
r = ref;
n = size(t,1);%返回的时矩阵t的行数
m = size(r,1);%返回的时矩阵r的行数

d = zeros(m,1);%产生一个的m*1的全0矩阵
D =  ones(m,1) * realmax;%realmax系统所能表示的最大数
D(1) = 0;

% 如果两个模板长度相差过多，匹配失败
if (2*m-n<3) | (2*n-m<2)
	dist = realmax;
	return
end

% 计算匹配区域
xa = round((2*m-n)/3);%round四舍五入取整
xb = round((2*n-m)*2/3);

if xb>xa
	%xb>xa, 按下面三个区域匹配
	%        1   :xa
	%        xa+1:xb
	%        xb+1:N
	for x = 1:xa
		y_max = 2*x;
		y_min = round(0.5*x);
		warp%由warp函数的纹理成图功能实现平面图像在空间三维曲面上的显示
	end
	for x = (xa+1):xb
		y_max = round(0.5*(x-n)+m);
		y_min = round(0.5*x);
		warp
	end
	for x = (xb+1):n
		y_max = round(0.5*(x-n)+m);
		y_min = round(2*(x-n)+m);
		warp
	end
elseif xa>xb
	%xa>xb, 按下面三个区域匹配
	%        0   :xb
	%        xb+1:xa
	%        xa+1:N
	for x = 1:xb
		y_max = 2*x;
		y_min = round(0.5*x);
		warp
	end
	for x = (xb+1):xa
		y_max = 2*x;
		y_min = round(2*(x-n)+m);
		warp
	end
	for x = (xa+1):n
		y_max = round(0.5*(x-n)+m);
		y_min = round(2*(x-n)+m);
		warp
	end
elseif xa==xb
	%xa=xb, 按下面两个区域匹配
	%        0   :xa
	%        xa+1:N
	for x = 1:xa
		y_max = 2*x;
		y_min = round(0.5*x);
		warp
	end
	for x = (xa+1):n
		y_max = round(0.5*(x-n)+m);
		y_min = round(2*(x-n)+m);
		warp
	end
end

%返回匹配分数
dist = D(m);

function warp
global x y_min y_max
global t r
global D d
global m n

d = D;
for y = y_min:y_max
	D1 = D(y);
	if y>1
		D2 = D(y-1);
	else
        D2 = realmax;
	end
	if y>2
		D3 = D(y-2);
	else
        D3 = realmax;
	end
    d(y) = sum((t(x,:)-r(y,:)).^2) + min([D1,D2,D3]);
end

D = d;

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源代码
function dist = dtw(test, ref)
global x y_min y_max
global t r
global D d
global m n

t = test;
r = ref;
n = size(t,1);%返回的时矩阵t的行数
m = size(r,1);%返回的时矩阵r的行数

d = zeros(m,1);%产生一个的m*1的全0矩阵
D = ones(m,1) * realmax;%realmax系统所能表示的最大数
D(1) = 0;

% 如果两个模板长度相差过多，匹配失败
if (2*m-n<3) | (2*n-m<2)
dist = realmax;
return
end

% 计算匹配区域
xa = round((2*m-n)/3);%round四舍五入取整
xb = round((2*n-m)*2/3);

if xb>xa
%xb>xa, 按下面三个区域匹配
% 1 :xa
% xa+1:xb
% xb+1:N
for x = 1:xa
y_max = 2*x;
y_min = round(0.5*x);
warp%由warp函数的纹理成图功能实现平面图像在空间三维曲面上的显示
end
for x = (xa+1):xb
y_max = round(0.5*(x-n)+m);
y_min = round(0.5*x);
warp
end
for x = (xb+1):n
y_max = round(0.5*(x-n)+m);
y_min = round(2*(x-n)+m);
warp
end
elseif xa>xb
%xa>xb, 按下面三个区域匹配
% 0 :xb
% xb+1:xa
% xa+1:N
for x = 1:xb
y_max = 2*x;
y_min = round(0.5*x);
warp
end
for x = (xb+1):xa
y_max = 2*x;
y_min = round(2*(x-n)+m);
warp
end
for x = (xa+1):n
y_max = round(0.5*(x-n)+m);
y_min = round(2*(x-n)+m);
warp
end
elseif xa==xb
%xa=xb, 按下面两个区域匹配
% 0 :xa
% xa+1:N
for x = 1:xa
y_max = 2*x;
y_min = round(0.5*x);
warp
end
for x = (xa+1):n
y_max = round(0.5*(x-n)+m);
y_min = round(2*(x-n)+m);
warp
end
end

%返回匹配分数
dist = D(m);

function warp
global x y_min y_max
global t r
global D d
global m n

d = D;
for y = y_min:y_max
D1 = D(y);
if y>1
D2 = D(y-1);
else
D2 = realmax;
end
if y>2
D3 = D(y-2);
else
D3 = realmax;
end
d(y) = sum((t(x,:)-r(y,:)).^2) + min([D1,D2,D3]);
end

D = d;
不会又不见了吧