def dist_matrix_dtw_window(x,y,window): N = x.shape[0] M = y.shape[0] W = np.max([window, abs(N-M)]) dist_mat_dtw_window = np.zeros((N,M)) for i in range(N): for j in range(M): dist_mat_dtw_window[i,j] = np.inf dist_mat_dtw_window[0,0] = 0 for i in range(N): for j in range(np.max([1,i-W]), np.min([M, i+W])): dist_mat_dtw_window[i,j] = abs(x[i] - y[j]) return dist_mat_dtw_window 的作用是啥
时间: 2023-03-25 16:03:52 浏览: 38
这段代码的作用是计算两个时间序列x和y之间的DTW距离,并且限制了窗口大小为window。其中,N和M分别表示x和y的长度,W表示窗口大小,dist_mat_dtw_window是一个N*M的矩阵,用于存储DTW距离。具体实现是通过两个嵌套的for循环来计算每个位置的DTW距离,并且在计算过程中限制了窗口大小。最后返回计算好的DTW距离矩阵。
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def dist_matrix_dtw_window(x,y,window): N = x.shape[0] M = y.shape[0] W = np.max([window, abs(N-M)]) dist_mat_dtw_window = np.zeros((N,M)) for i in range(N): for j in range(M): dist_mat_dtw_window[i,j] = np.inf dist_mat_dtw_window[0,0] = 0
这段代码实现了使用动态时间规整(DTW)算法计算两个时间序列之间的距离,并且引入了窗口限制(window)以缩小搜索空间。具体来说,该函数接受两个长度为 N 和 M 的时间序列 x 和 y,以及窗口大小 window 作为输入,并返回一个 N×M 的距离矩阵 dist_mat_dtw_window。
在实现过程中,首先计算窗口大小 W(取 window 和 N、M 之间的最大值),然后初始化距离矩阵为无穷大。接着,将距离矩阵的第一个元素设为 0,表示两个序列的起始点距离为 0。接下来就是核心部分,双重循环遍历两个序列的所有点,并计算它们之间的距离。需要注意的是,由于窗口的存在,只有距离在窗口范围内的点才能被考虑,其余的距离值仍然保持为无穷大。最后,返回距离矩阵即可。
需要注意的是,该函数中的距离计算方式是可以根据具体需求进行调整的,比如可以使用欧几里得距离、曼哈顿距离等。同时,DTW 算法虽然具有较好的鲁棒性和灵活性,但也存在计算量大、边界问题等缺点,因此在实际应用中需要根据情况进行权衡和选择。
def get_stack_distmay_dtw_window(y, stack_array, window): S,N,M = stack_array.shape stack_dist_mat_dtw = np.zeros((N,M), dtype = object) for i in range(N): for j in range(M): ts_pixel = np.zeros((S)) for s in range(S): ts_pixel[s] = stack_array[s,i,j] dist_mat_dtw = dist_matrix_dtw_window(ts_pixel, y, window) stack_dist_mat_dtw[i,j] = dist_mat_dtw return stack_dist_mat_dtw的作用’
这个函数的作用是计算一个二维矩阵中每个元素与一个一维时间序列之间的 DTW 距离,并将结果存储在一个二维矩阵中返回。其中,stack_array 是一个三维矩阵,表示一个时间序列的多个重复采样,y 是一个一维时间序列,window 是 DTW 算法中的窗口大小。