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Process / pipelineTime-series analysis

Analyse de la marche par DTW

Le Dynamic Time Warping (DTW) est un algorithme d'alignement de séquences qui mesure la similarité entre des séries temporelles de différentes longueurs en permettant une correspondance temporelle flexible. Appliqué à l'analyse de la marche, le DTW permet de comparer les schémas de marche entre sujets et conditions malgré les variations de cadence ou de longueur de pas.

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Sources

  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

Comment citer cette page

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

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ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Consulté le 2026-06-17 sur https://scholargate.app/fr/biomechanics/dtw-gait-analysis · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026