Nachweisdatensatz der Methode
DTW Gait Analysis
Dynamic Time Warping (DTW) is a sequence alignment algorithm that measures similarity between time series of different lengths by allowing flexible temporal matching. Applied to gait analysis, DTW enables comparison of walking patterns across subjects and conditions despite variations in cadence or stride length.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
Dynamic Time Warping for Gait Analysis
Taxonomischer Methodendatensatz · process-pipeline / biomechanics
- 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
- Wang, Z., Yan, W., & Oates, T. (2013). Time series classification from scratch with deep neural networks: A strong baseline. arXiv preprint arXiv:1611.06455. · URL
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