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Process / pipelineTime-series analysis

Analisi del Gesto tramite DTW

Il Dynamic Time Warping (DTW) è un algoritmo di allineamento di sequenze che misura la similarità tra serie temporali di lunghezze diverse, consentendo una corrispondenza temporale flessibile. Applicato all'analisi del gesto, il DTW permette il confronto di pattern di deambulazione tra soggetti e condizioni, nonostante variazioni nella cadenza o nella lunghezza del passo.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Consultato il 2026-06-17 da https://scholargate.app/it/biomechanics/dtw-gait-analysis · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026