def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omaga = 1 / (1 + exp) return omaga def dtw(s, t): n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, j] = float('inf') dtw_matrix[0, 0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) dtw_matrix[i, j] = cost + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1]) return dtw_matrix[n, m] def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance)帮我将上述代码中mlef融入到下面函数中，其中t_i和t_j分别是两段时间序列第一段第i个元素的时间与第二段第j个元素的时间差

下面是将 `mlwf` 函数融入到 `calculate_dtw` 函数中的代码：

import math
import numpy as np

def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j):  # 时间权重
    g = abs(int(t_i) - int(t_j))
    a = -alpha * (g - beta)
    exp = math.exp(a)
    omega = 1 / (1 + exp)
    return omega

def dtw(s, t, alpha, beta):  # 计算 DTW 距离
    n, m = len(s), len(t)
    dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1))
    for i in range(1, n + 1):
        dtw_matrix[i, 0] = float('inf')
    for j in range(1, m + 1):
        dtw_matrix[0, j] = float('inf')
    dtw_matrix[0, 0] = 0
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, m + 1):
            cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1])
            omaga = mlwf(alpha, beta, s[i - 1][0], t[j - 1][0])  # 计算时间权重
            dtw_matrix[i, j] = cost * omaga + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1])
    return dtw_matrix[n, m]

def calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta):
    s = np.array(seq1)
    t = np.array(seq2)
    return dtw(s, t, alpha, beta)

# 示例代码
seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40), (5, 41)]
seq2 = [(1, 15), (2, 32), (3, 25), (4, 35), (5, 49)]
alpha = 0.5
beta = 2
dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta)
print('DTW距离:', dtw_distance)

其中 `alpha` 和 `beta` 是 `mlwf` 函数中的参数，代表时间权重的调节因子，可以根据具体情况进行调整。在 `dtw` 函数中，我们计算两个序列中第 $i$ 个和第 $j$ 个元素之间的时间差，并将其传入到 `mlwf` 函数中计算时间权重，最后将权重乘以两个元素之间的距离，作为该位置的距离代价。