ScholarGate
Assistent
Process / pipelineTime-series analysis

DTW Gait Analysis

Dynamisk tidssveip (DTW) er en algoritme for sekvensjustering som måler likhet mellom tidsserier av ulik lengde ved å tillate fleksibel tidsmessig matching. Anvendt på gangartsanalyse, gjør DTW det mulig å sammenligne gangmønstre på tvers av subjekter og forhold, til tross for variasjoner i kadens eller skrittlengde.

Åpne i MethodMindSnartApply, compare, get guidance
Tools & resources
Last ned lysbilder
Learn & explore
VideoSnart

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Metodekart

Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping for Gait Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/no/biomechanics/dtw-gait-analysis

Hvilken metode?

Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.

Sammenlign side om side

Referert av

ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Hentet 2026-06-17 fra https://scholargate.app/no/biomechanics/dtw-gait-analysis · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026