DTW算法怎么实现两两时间序列比较

l422380631 2016-06-03 11:12:05

刚接触DTW算法，网上找了很多资料都是两个序列对比的，但是要实现两两比较，要怎么实现？

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shiter 2016-06-10

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http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/18/3029078.html

简介 Dynamic Time Warping（动态时间序列扭曲匹配，简称DTW）是时间序列分析的经典算法，用来比较两条时间序列之间的距离，发现最短路径。笔者在github上搜索dtw时发现了两个比较经典的库：dtw和dtw-python。dtw库的功能少但简单容易理解，dtw-python的功能齐全并提供了清晰的作图。在这里我们先介绍dtw库，dtw-python库留到下一篇文章介绍。示例对dtw算法的基本原理还不是很理解的可以点击这里，里面介绍的相当清楚了，接下来我们进入正题。 import num

写在前面：《一种基于DTW聚类的水文时间序列相似性挖掘方法》；期刊：《计算机科学》；主办单位：重庆西南信息有限公司；中文核心作者介绍：实验数据：以滁河六合站的日水位数据进行实验, 结果表明，所提方法能够有效地缩小候选集, 提高查找语义相似的水文时间序列的效率。水文时间序列的相似性分析，可以回答防汛指挥中经常会问到的 “当前水文过程相当于历史上哪一时期的同类过程” 等问题, 同时也是研究时序关联规则挖掘、聚类、模体挖掘以及异常发现等问题的基础，因而在洪水预报、防洪调度等方面有着重要的意义。在水文时间序列相

为了无愧于良心，决定标注为转载+整理，毕竟我也没什么个人见解，纯粹整理网上广为流传的内容并尽力理解而已。首先附上转载的网站 1Dynamic Time Warping 动态时间规整算法 2DTW的原理及matlab实现（转载+整理） 3HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法) 4【重大修改】动态时间规整（Dynamic Time Warping） 1的评论区里似乎有大佬改进的代码 2比较全面的整合了DTW的原理和来自3的实例 123的代码相似，而4则提出了一个新的代码，否了123所用代码，表述为可

DTW可以用来干什么呢？ DWT可以计算两个时间序列的相似度，尤其适用于不同长度、不同节奏的时间序列（比如不同的人读同一个词的音频序列）。比如： DTW在语音中的运用：在实际应用中，比如说语音识别中的孤立词识别，我们首先训练好常见字的读音，提取特征后作为一个模板。当需要识别一个新来的词的时候，也同样提取特征，然后和训练数据库中的每一个模板进行匹配，计算距离。求出最短距离的那个就是识别出来的字了。那么距离如何计算呢，因为待识别的语音的长度和模板的长度不总是一直的，也很难做到一致，所以DTW就可以解决这个

面临的问题当数据在时间线上不对齐的时候，使用传统的匹配方法，是无法使用传统的全局匹配度量法的。DTW是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 DTW原理 (Dynamic Time Warping, DTW) 动态时间归整 DTW通过把时间序列进行延伸和缩短，来计算两个时间序列性之间的相似性。如下图所示，上下两条实线代表两个...

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