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Process / pipelineTime-series analysis

Análisis de la Marcha mediante DTW

Dynamic Time Warping (DTW) es un algoritmo de alineación de secuencias que mide la similitud entre series temporales de diferentes longitudes al permitir una correspondencia temporal flexible. Aplicado al análisis de la marcha, DTW permite la comparación de patrones de caminata entre sujetos y condiciones a pesar de variaciones en la cadencia o la longitud de zancada.

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Fuentes

  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

Cómo citar esta página

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

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Citado por

ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Recuperado el 2026-06-17 de https://scholargate.app/es/biomechanics/dtw-gait-analysis · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026