ScholarGate
Assistent
Process / pipelineTime-series analysis

Anàlisi de la marxa amb DTW

El Dynamic Time Warping (DTW) és un algoritme d'alineació de seqüències que mesura la similitud entre sèries temporals de diferents longituds permetent una correspondència temporal flexible. Aplicat a l'anàlisi de la marxa, el DTW permet comparar patrons de caminar entre subjectes i condicions malgrat variacions en la cadència o la longitud de la passa.

Obre a MethodMindAviatApply, compare, get guidance
Tools & resources
Baixa les diapositives
Learn & explore
VídeoAviat

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  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. Wang, Z., Yan, W., & Oates, T. (2013). Time series classification from scratch with deep neural networks: A strong baseline. arXiv preprint arXiv:1611.06455. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping for Gait Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/biomechanics/dtw-gait-analysis

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat

Citat per

ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/biomechanics/dtw-gait-analysis · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026