ScholarGate
Assistent
Process / pipelineTime-series analysis

DTW-loopanalyse

Dynamic Time Warping (DTW) is een algoritme voor sequentie-uitlijning dat de gelijkenis tussen tijdreeksen van verschillende lengtes meet door flexibele temporele matching toe te staan. Toegepast op loopanalyse, maakt DTW de vergelijking mogelijk van looppatronen tussen proefpersonen en condities ondanks variaties in cadans of paslengte.

Openen in MethodMindBinnenkortApply, compare, get guidance
Tools & resources
Dia's downloaden
Learn & explore
VideoBinnenkort

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken

Geciteerd door

ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Geraadpleegd op 2026-06-17 via https://scholargate.app/nl/biomechanics/dtw-gait-analysis · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026