快速DTW实现：基于矩阵运算的DTW方法

简介：
本文提出了一种基于矩阵运算的动态时间规整(DTW)算法，通过优化计算方式加速了传统DTW方法，适用于大数据量的时间序列分析。 DTW 通过矩阵运算实现快速的动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW），以加速两个序列之间的比对过程：相比于 dtw 和 fastdtw 包，它利用矩阵运算而非顺序向量运算来提高计算效率。 参数： - x: numpy.ndarray 形状为一维或二维 - y: numpy.ndarray 形状应与 x 一致（即也为一维或二维） - dist: 函数 用于测量来自序列x和y的帧之间的距离，如果输入是一维数组，则函数应该比较单个元素 (x[i], y[j]) 并返回一个值；如果是二维数组，则根据具体需求进行相应的操作。