ScholarGate
Trợ lý
MCDMTime-series distance

Co Giãn Thời Gian Động

Co Giãn Thời Gian Động (Dynamic Time Warping - DTW) là một thước đo khoảng cách để so sánh các chuỗi thời gian hoặc dữ liệu tuần tự có thể khác nhau về độ dài hoặc tốc độ. Được giới thiệu bởi Hideki Sakoe và Seibi Chiba vào năm 1978 cho nhận dạng giọng nói, DTW đo lường khoảng cách tích lũy tối thiểu cần thiết để căn chỉnh hai chuỗi bằng lập trình động. Khác với các thước đo khoảng cách cố định, DTW cho phép co giãn thời gian linh hoạt, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các chuỗi có hình dạng tương tự nhưng bị lệch hoặc co giãn khác nhau theo thời gian.

Áp dụng với DecisionMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  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. Salvador, S., & Chan, P. (2007). FastDTW: Toward accurate dynamic time warping in linear time and space. KDD Explorations, 5(1), 70-86. link

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping Distance. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/decision-making/dynamic-time-warping

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateDynamic Time Warping (Dynamic Time Warping Distance). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/decision-making/dynamic-time-warping · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026