dtw算法源代码c语言
时间: 2023-07-12 07:02:06 浏览: 242
### 回答1:
DTW(Dynamic Time Warping) 是一种用于计算两个时间序列之间的相似度的算法。以下是一份用C语言实现的DTW算法的源代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
float dtw(float* seq1, int len1, float* seq2, int len2) {
float cost[len1][len2];
// 初始化第一个元素
cost[0][0] = fabs(seq1[0] - seq2[0]);
// 初始化第一列
for(int i=1; i<len1; i++) {
cost[i][0] = cost[i-1][0] + fabs(seq1[i] - seq2[0]);
}
// 初始化第一行
for(int j=1; j<len2; j++) {
cost[0][j] = cost[0][j-1] + fabs(seq1[0] - seq2[j]);
}
// 填充其余元素
for(int i=1; i<len1; i++) {
for(int j=1; j<len2; j++) {
float min_cost = fmin(cost[i-1][j], cost[i][j-1]);
min_cost = fmin(min_cost, cost[i-1][j-1]);
cost[i][j] = min_cost + fabs(seq1[i] - seq2[j]);
}
}
return cost[len1-1][len2-1];
}
int main() {
float seq1[5] = {1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6};
float seq2[6] = {0.9, 2.1, 3.2, 5.1, 6.0, 7.2};
float distance = dtw(seq1, 5, seq2, 6);
printf("DTW Distance: %f\n", distance);
return 0;
}
```
这个代码实现了一个简单的DTW算法。首先,创建一个cost矩阵用于存储每个对应点的距离代价。然后,通过动态规划的方式逐步计算出整个路径上的最小距离。
在主函数中,我们定义了两个示例序列`seq1`和`seq2`,然后调用`dtw`函数计算它们之间的DTW距离。最后,将距离打印出来。
请注意,这只是DTW算法的一个简单实现,可能需要根据实际应用场景进行适当的修改。
### 回答2:
DTW(Dynamic Time Warping)算法是一种用于比较两个时间序列之间的相似度的方法。下面是以C语言为例的DTW算法源代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define INF 1e9
double min(double a, double b, double c) {
double min_val = a;
if (b < min_val) {
min_val = b;
}
if (c < min_val) {
min_val = c;
}
return min_val;
}
double distance(double a, double b) {
return fabs(a - b); // 可根据实际情况进行距离度量
}
double dtw(double* sequence1, int len1, double* sequence2, int len2) {
double cost[len1][len2];
for (int i = 0; i < len1; i++) {
for (int j = 0; j < len2; j++) {
cost[i][j] = INF;
}
}
cost[0][0] = distance(sequence1[0], sequence2[0]);
for (int i = 1; i < len1; i++) {
for (int j = 1; j < len2; j++) {
double dist = distance(sequence1[i], sequence2[j]);
cost[i][j] = dist + min(cost[i-1][j], cost[i][j-1], cost[i-1][j-1]);
}
}
return cost[len1-1][len2-1];
}
int main() {
double sequence1[] = {1, 2, 3, 4, 5};
int len1 = sizeof(sequence1) / sizeof(sequence1[0]);
double sequence2[] = {2, 3, 4, 5, 6};
int len2 = sizeof(sequence2) / sizeof(sequence2[0]);
double result = dtw(sequence1, len1, sequence2, len2);
printf("DTW Distance: %lf\n", result);
return 0;
}
```
以上代码实现了一个简单的DTW算法。在`dtw`函数中,`sequence1`和`sequence2`分别表示两个时间序列,`len1`和`len2`分别表示两个序列的长度。代码首先初始化一个二维数组`cost`,用于存储中间计算的代价值。然后通过两个嵌套的循环计算每个位置的代价值,并逐步更新`cost`数组。最后返回`cost[len1-1][len2-1]`作为两个序列的DTW距离。
在`main`函数中,我们给出了两个示例序列`sequence1`和`sequence2`,并计算它们之间的DTW距离。输出结果为`DTW Distance: 2.000000`,表示这两个序列之间的DTW距离为2.0。
### 回答3:
DTW算法(动态时间规整算法)是一种用于比较两个时间序列的相似度的方法。它可以用于音频识别、手写体识别等应用中。下面是DTW算法的C语言源代码。
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define INF 1e6
#define min(a, b, c) ((a < b) ? ((a < c) ? a : c) : ((b < c) ? b : c))
double dtw_distance(double *s, double *t, int n, int m) {
double **dtw = (double **)malloc((n + 1) * sizeof(double *));
for (int i = 0; i <= n; i++) {
dtw[i] = (double *)malloc((m + 1) * sizeof(double));
}
for (int i = 0; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= m; j++) {
dtw[i][j] = INF;
}
}
dtw[0][0] = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
double cost = fabs(s[i - 1] - t[j - 1]);
dtw[i][j] = cost + min(dtw[i - 1][j], dtw[i][j - 1], dtw[i - 1][j - 1]);
}
}
double distance = dtw[n][m];
for (int i = 0; i <= n; i++) {
free(dtw[i]);
}
free(dtw);
return distance;
}
int main() {
double s[] = {1.0, 2.0, 3.0};
double t[] = {4.0, 5.0, 6.0, 7.0};
int n = sizeof(s) / sizeof(s[0]);
int m = sizeof(t) / sizeof(t[0]);
double distance = dtw_distance(s, t, n, m);
printf("DTW Distance: %f\n", distance);
return 0;
}
```
以上是一个使用C语言编写的DTW算法的源代码。给定两个时间序列s和t,以及它们的长度n和m,可以调用`dtw_distance`函数来计算它们的DTW距离。代码中定义了一个二维数组`dtw`来保存DTW距离,初始值为无穷大。然后通过双重循环计算每个位置的DTW距离,最后返回最后一个位置的DTW距离作为结果。
在上面的示例中,我们使用了两个简单的时间序列[1.0, 2.0, 3.0]和[4.0, 5.0, 6.0, 7.0],分别计算它们之间的DTW距离,并打印输出结果。
希望以上源代码可以帮助你理解和实现DTW算法。如果有任何问题,请随时向我提问。
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