dtw 예제

2019年8月2日

거리 측정 행렬의 일부만 채우도록 계산을 지시할 수 있습니다. 예를 들어 계산을 여러 노드에 분산하거나 소스 계열과 대상 계열만 비교합니다. 위의 플롯은 두 신호 간의 매핑을 보여줍니다. 빨간색 선은 DTW 알고리즘에 의해 주어진 일치하는 점을 연결깔끔하게 보이지 않는가? 이제 알려진 신호에 대해 이것을 시도해 보겠습니다. 이 예제는 R의 dtw 구현에 사용된 예제에서 영감을 얻은 것입니다. 우리는 같은 각도에서 사인과 코사네 사이의 DTW 경로를 볼 수 있습니다. 시작과 끝에서 일치를 완화하는 psi 매개 변수를 확인합니다. 이 예제에서는 사위 파가 약간 이동하더라도 완벽한 일치를 이수합니다. 는 최소입니다. 허용 가능한 dist 경로는 d11(X,Y)에서 시작하여 dMN(X,Y)에서 시작하고 “체스 킹” 이동의 조합입니다: 이 두 시퀀스를 사용하여 2D 행렬 테이블을 만들어 보겠습니다.

우리는 테스트의 모든 포인트와 샘플의 각 점 사이의 거리를 계산하고 그들 사이의 최적의 일치를 찾을 수 있습니다. 뒤틀기 경로와 두 신호 사이의 직선 맞춤을 플로팅합니다. 정렬을 달성하기 위해 이 함수는 피크 사이의 트로프를 아낌없이 확장합니다. 방금 만든 거리 행렬을 시각화하는 작은 함수를 작성합니다. 신호 사이의 절대 거리가 최소화되도록 시간 축을 뒤틀어 보입니다. 원본 및 변환된 신호를 플로팅합니다. 공유 왜곡된 “지속 시간”을 계산합니다. /æ/음의 두 인스턴스에 해당하는 두 세그먼트를 추출합니다. 첫 번째는 대략 150 ms와 250 ms 사이에 발생하고, 두 번째는 370 ms와 450 ms 사이의 두 가지 파형을 플로팅합니다.

시퀀스 목록의 모든 시퀀스 간의 DTW 거리 측정값을 계산하려면 dtw.distance_matrix 메서드를 사용합니다. C에서 모든 알고리즘을 실행하려고 하는 dtw.distance_matrix_fact 메서드를 사용하여 계산 속도를 높일 수 있습니다. 또한 병렬 인수를 사용하여 병렬화를 활성화할 수 있습니다. 특히 블록의 경우 행렬 표현은 많은 비염적 인 메모리를 사용합니다. 이 true로 컴팩트 인수를 설정 하 여 피할 수 있습니다.: 다양 한 옵션 비용 계산 하는 방법을 조정 하기 위해 예견: 처음에, 함수는 dmn (X,Y)의 가능한 모든 값을 양식의 격자에 정렬 __doc__에 대 한 정보를 확인 사용 가능한 인수 : 그래서 당신은 단어를 말하는 자신을 기록하고 다른 인스턴스와 일치하려고합니다. 신호는 비슷해 보이지만 길이가 다르고 다양한 기능에 대해 활성화가 다릅니다. 그래서, 당신은 어떻게 유사성을 결정합니까. 동적 시간 뒤틀림 (DTW)는 아마 당신의 구조에 올 수있는 무언가이다.

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