ScholarGate
Asistent
Process / pipelineTime-series analysis

Analiza Mersului prin DTW

Dynamic Time Warping (DTW) este un algoritm de aliniere a secvențelor care măsoară similaritatea între serii temporale de lungimi diferite, permițând potrivirea temporală flexibilă. Aplicat analizei mersului, DTW permite compararea tiparelor de mers între subiecți și condiții, în ciuda variațiilor de cadență sau lungime a pasului.

Deschide în MethodMindÎn curândApply, compare, get guidance
Tools & resources
Descarcă prezentarea
Learn & explore
VideoÎn curând

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGateDTW Gait Analysis (Dynamic Time Warping for Gait Analysis). Preluat la 2026-06-17 de pe https://scholargate.app/ro/biomechanics/dtw-gait-analysis · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026