ScholarGate
Assistent
Process / pipelineTime-series analysis

DTW kõnnianalüüs

Dünaamiline ajakoonimine (DTW) on jadaühilduvusalgoritm, mis mõõdab erineva pikkusega ajasarjade sarnasust, võimaldades paindlikku ajalist sobitamist. Kõnnianalüüsile rakendatuna võimaldab DTW võrrelda kõndimismustreid erinevate subjektide ja tingimuste vahel, vaatamata rütmi või sammu pikkuse varieeruvusele.

Ava rakenduses MethodMindPeagiApply, compare, get guidance
Tools & resources
Laadi slaidid alla
Learn & explore
VideoPeagi

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  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

Kuidas sellele lehele viidata

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

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti

Sellele viitavad

ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Loetud 2026-06-17 aadressilt https://scholargate.app/et/biomechanics/dtw-gait-analysis · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026