写dtw的matlab代码
时间: 2023-04-07 09:03:52 浏览: 94
我可以回答这个问题。以下是一个简单的DTW(动态时间规整)的MATLAB代码示例:
function [dist, D] = dtw(x, y)
% 计算两个序列的DTW距离
% 输入:
% x - 第一个序列
% y - 第二个序列
% 输出:
% dist - DTW距离
% D - DTW距离矩阵
n = length(x);
m = length(y);
D = zeros(n+1, m+1);
for i = 2:n+1
for j = 2:m+1
cost = abs(x(i-1) - y(j-1));
D(i,j) = cost + min([D(i-1,j), D(i,j-1), D(i-1,j-1)]);
end
end
dist = D(n+1, m+1);
end
希望这可以帮助你。
相关问题
dtw matlab代码
当然,这是一个简单的基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法的MATLAB代码示例:
```matlab
function dist = dtw(x, y)
% 获取输入序列的长度
n = length(x);
m = length(y);
% 初始化距离矩阵
D = zeros(n, m);
% 计算第一行和第一列的距离
D(1, 1) = abs(x(1) - y(1));
for i = 2:n
D(i, 1) = D(i-1, 1) + abs(x(i) - y(1));
end
for j = 2:m
D(1, j) = D(1, j-1) + abs(x(1) - y(j));
end
% 填充距离矩阵
for i = 2:n
for j = 2:m
cost = abs(x(i) - y(j));
D(i, j) = cost + min([D(i-1, j), D(i, j-1), D(i-1, j-1)]);
end
end
% 返回最终的DTW距离
dist = D(n, m);
end
```
这段代码定义了一个名为 `dtw` 的函数,它接受两个输入序列 `x` 和 `y`,并返回它们之间的DTW距离。代码中使用了一个二维矩阵来存储中间计算结果,并使用动态规划的方式进行填充。请注意,这是一个基础的DTW实现,可能需要根据具体应用场景进行调整和优化。
希望这个代码示例能对你有所帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
DTW matlab代码
以下是一个简单的DTW MATLAB代码示例:
```matlab
function [dist,D] = dtw(x,y,w)
% x: NxD feature matrix, N是序列长度,D是特征维度
% y: MxD feature matrix, M是序列长度,D是特征维度
% w: DTW窗口大小
% dist: DTW距离
% D: D(i,j)是x(i,:)和y(j,:)之间的欧几里得距离
N = size(x,1);
M = size(y,1);
if nargin < 3
w = max([N,M]);
end
% 计算点之间的距离矩阵
D = zeros(N,M);
for i = 1:N
for j = 1:M
D(i,j) = norm(x(i,:)-y(j,:));
end
end
% 初始化距离矩阵
C = inf(N+1,M+1);
C(1,1) = 0;
% 动态规划计算最短路径
for i = 2:N+1
for j = max(2,i-w):min(M+1,i+w)
C(i,j) = D(i-1,j-1) + min([C(i-1,j),C(i,j-1),C(i-1,j-1)]);
end
end
% 返回DTW距离
dist = C(N+1,M+1);
end
```
这个函数可以计算两个时间序列之间的DTW距离。在这个函数中,我们首先计算了输入时间序列之间的所有点之间的欧几里得距离,然后使用动态规划计算了最短路径,并返回最终DTW距离。我们还可以通过设置窗口大小w来限制DTW算法的搜索范围。