MCDMTime-series distance

Динамично изкривяване на времето

Динамичното изкривяване на времето (Dynamic Time Warping, DTW) е метрика за разстояние, използвана за сравняване на времеви редове или последователни данни, които могат да варират по дължина или скорост. Въведена от Хидеки Сакое и Сейби Чиба през 1978 г. за разпознаване на реч, DTW измерва минималното кумулативно разстояние, необходимо за подравняване на две последователности, използвайки динамично програмиране. За разлика от метриките с фиксирано разстояние, DTW позволява гъвкаво изкривяване на времето, което я прави идеална за последователности, които са сходни по форма, но изместени или мащабирани различно във времето.

Приложете с DecisionMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Sakoe, H., & Chiba, S. (1978). Dynamic programming algorithm optimization for spoken word recognition. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 26(1), 43-49. DOI: 10.1109/TASSP.1978.1163055
  2. Salvador, S., & Chan, P. (2007). FastDTW: Toward accurate dynamic time warping in linear time and space. KDD Explorations, 5(1), 70-86. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping Distance. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/decision-making/dynamic-time-warping

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateDynamic Time Warping (Dynamic Time Warping Distance). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/decision-making/dynamic-time-warping · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026