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FastDTW: 具有线性时间和空间复杂度的快速动态时间规整(DTW)

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简介:
FastDTW是一种高效计算动态时间规整(DTW)的算法,它能够在保证近似最优解的前提下,实现线性的时空复杂度,适用于大规模时间序列数据分析。 FastDTW 是一种近似的动态时间扭曲 (DTW) 算法,在时间和内存复杂度上相比标准 DTW 的 O(N^2) 要求有显著改进,提供接近最优的对齐结果且其复杂度为线性即 O(N)。该算法采用多级方法从低分辨率开始递归地投影解决方案,并逐步细化这些初始解。 FastDTW 用 Java 编写实现,在 JVM 堆大小不足以容纳成本矩阵时会自动切换到使用磁盘存储的成本矩阵。此外,还实现了其他替代方案如 Sakoe-Chiba Band、抽象和分段动态时间扭曲 (PDTW),这些都是在相关论文中评估过的。 这是斯坦萨尔瓦多与菲利普陈在其论文《FastDTW:在线性时间和空间复杂度下实现准确的动态时间扭曲》里描述实验所使用的原始官方版本。

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  • FastDTW: 线DTW
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    FastDTW是一种高效计算动态时间规整(DTW)的算法,它能够在保证近似最优解的前提下,实现线性的时空复杂度,适用于大规模时间序列数据分析。 FastDTW 是一种近似的动态时间扭曲 (DTW) 算法,在时间和内存复杂度上相比标准 DTW 的 O(N^2) 要求有显著改进,提供接近最优的对齐结果且其复杂度为线性即 O(N)。该算法采用多级方法从低分辨率开始递归地投影解决方案,并逐步细化这些初始解。 FastDTW 用 Java 编写实现,在 JVM 堆大小不足以容纳成本矩阵时会自动切换到使用磁盘存储的成本矩阵。此外,还实现了其他替代方案如 Sakoe-Chiba Band、抽象和分段动态时间扭曲 (PDTW),这些都是在相关论文中评估过的。 这是斯坦萨尔瓦多与菲利普陈在其论文《FastDTW:在线性时间和空间复杂度下实现准确的动态时间扭曲》里描述实验所使用的原始官方版本。
  • Python实现softDTW(DTW)
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    本简介探讨了Python中软决策树宽度(softDTW)与动态时间规整(DTW)的实现方法,旨在为时间序列分析提供高效灵活的距离度量工具。 soft-DTW是动态时间规整(DTW)的一种Python实现方式。
  • Java中排序为O(nlogn),为O(logn)
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    简介:本文探讨了Java编程语言中快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)及空间复杂度为O(logn)的特点,分析其效率与应用场景。 快速排序是对冒泡排序的改进版本。其核心思想是通过一次排序操作将待处理的数据集划分为两个独立的部分:一部分的所有元素都小于另一部分的所有元素。这样就可以分别对这两部分进行递归地排序,最终使整个数据序列变得有序。 具体实现步骤如下: 1. 从数组中选择一个数作为“基准”(pivot); 2. 对数组重新排列,使得所有比基准小的值都在它的左边,而所有更大的值则在其右边。在这个过程中,“基准”的位置是固定的。 3. 接下来对左右两个子序列分别重复上述步骤进行排序操作。 这种方法通过递归地处理较小和较大的元素集合来确保整个数据集最终变得有序。
  • MATLAB中DTW代码
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    简介:本资源提供了一段用于实现MATLAB中DTW(Dynamic Time Warping)算法的代码。该算法适用于处理两个等长或不等长序列的时间序列匹配问题,尤其在模式识别和信号分析领域应用广泛。通过此代码可以方便地进行时间序列数据的相似性度量与分析。 我发现其他代码存在错误,因此自己编写了一个版本。对于斜方向的距离计算采用了两倍的值,用户可以根据需要自行调整大小。如果有任何问题,请指出!
  • (收集零碎知识点)
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    本专栏汇集有关算法分析中的关键概念——时间复杂度与空间复杂度的知识点,旨在帮助读者深入理解并掌握相关技巧。 时间复杂度是指解决一个问题所需算法的时间需求与问题规模之间的关系。如果一个问题是规模为n的问题,并且解决这个问题所需的算法执行时间为T(n),那么我们称T(n)是该算法的时间复杂度。通常,时间复杂度用大O符号来表示,只关注函数中的主要项而不考虑低阶项和常数因子。 空间复杂度指的是运行某个特定算法时所需占用的内存大小或存储量的需求程度。具体来说,在执行过程中为局部变量分配的空间大小就是衡量一个算法空间复杂度的重要指标之一。这包括了给定参数表中形参变量以及在函数体内部定义的所有局部变量所使用的内存。 综上所述,时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要方面:前者关注于执行效率(即运行所需的时间),后者则侧重于资源利用率(即所需的存储量)。
  • DTW算法MATLAB实现
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    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现动态时间规整(DTW)算法的方法,适用于时间序列数据匹配与分析。 使用动态时间扭曲算法查找两个字符串之间相似性的函数。
  • MATLAB中(DTW)源代码
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    本段代码实现于MATLAB环境,用于计算两序列间的动态时间规整(DTW),适用于语音识别、时间序列分析等领域。 提供了基于欧氏距离计算DTW的MATLAB源代码,该代码用于规整单维时间序列算法。输入包括一个模板时间序列和一个待测时间序列,输出是经过算法规整后的两个新时间序列。代码可以直接调用,并且已经验证没有问题。
  • 经典算法分析
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    本课程专注于经典算法的时间与空间复杂度分析,深入探讨各类算法效率评价方法,帮助学生理解并优化算法性能。 算法 时间复杂度 空间复杂度 经典算法 时间复杂度 空间复杂度 经典算法 时间复杂度 空间复杂度 经典
  • 第02课丨分析.mp4
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    本课程讲解了如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度,帮助学习者理解不同算法在执行效率和资源使用上的差异。 时间复杂度是指程序执行算法所需的时间与问题规模之间的关系。它用于评估一个算法在最坏情况下的运行效率,并且通常用大O表示法来描述。 空间复杂度则是指执行某个算法所需的内存或存储空间大小,包括输入数据占用的存储空间和额外使用的辅助变量所占的空间。 时间复杂度和空间复杂度是衡量程序性能的重要指标。它们帮助开发者选择最有效的算法和技术以优化软件应用的表现。在实际开发过程中,通常需要权衡时间和空间的需求来实现最佳结果。
  • DTW语音模板识别
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    本文介绍了基于DTW(Dynamic Time Warping)算法的语音模板识别技术,探讨了其在非同步信号匹配中的应用及优势。 DTW(动态时间规整)的语音模板识别包括10个范围在0到1之间的语音模板以及测试语音。