Dynamic Time Warping
Dynamic Time Warping er en afstandsmetrik til sammenligning af tidsserier eller sekventielle data, der kan variere i længde eller hastighed. DTW blev introduceret af Hideki Sakoe og Seibi Chiba i 1978 til talegenkendelse og måler den minimale kumulative afstand, der kræves for at justere to sekvenser ved hjælp af dynamisk programmering. I modsætning til afstandsmålinger med fast afstand tillader DTW fleksibel tidsforvrængning, hvilket gør den ideel til sekvenser, der er ens i form, men forskudt eller skaleret forskelligt i tid.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- Salvador, S., & Chan, P. (2007). FastDTW: Toward accurate dynamic time warping in linear time and space. KDD Explorations, 5(1), 70-86. link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping Distance. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Levenshtein-afstandBeslutningstagning↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →