mlpy - 动态时间扭曲取决于x？

Question

我试图通过DTW获得下面显示的这两个数组之间的距离。

我正在使用提供

的Python mlpy包

dist, cost, path = mlpy.dtw_std(y1, y2, dist_only=False)

我知道DTW会照顾＆＃34;转移＆＃34;。另外，从上面可以看出，mlpy.dtw_std()仅接收2个1-D阵列。所以我希望无论我如何向左/右移动曲线，函数返回的dist都不应该改变。

然而，在将绿色曲线向右移动一点之后，dist返回的mlpy.dtw_std()发生了变化！

转移之前：Python mlpy.dwt_std报告dist = 14.014

转移后：Python mlpy.dwt_std报告dist = 38.078 显然，由于曲线仍然是那两条曲线，我不希望距离不同！

为什么会这样？出了什么问题？

Answer 1

让我重申我的理解，如果我在任何地方出错，请纠正我。我观察到，在你的两个地块中，你的蓝色1D系列保持相同，而绿色则被拉伸。你是如何做到的，你在2013年9月19日9:36的帖子中解释过它。你的前提是，因为（1）DTW'照顾'时移;（2）你正在做的所有事情是延长一个时间序列长度，不影响y值，（推理:)你期望距离保持不变。

<强> [（1），（2）]和[（推理）]之间有一点缺失的联系。也就是说，与映射相对应的单个距离值会随着您更改信号本身而发生变化。这将导致整体距离计算的差异。 绘制变形路径，为自己查看成本网格。

让我们看一个过于简单的案例......

让 a=range(0,101,5) = [0,5,10,15 ... 95,100]

和b=range(0,101,5) = [0,5,10,15 ... 95,100]。

现在直观地说，你/我希望2个信号（用于DTW映射）之间的一对一对应，并且所有映射的距离都是0，信号看起来相同。

现在，如果我们这样做，b=range(0,101,4) = [0,4,8,12 ... 96,100]， a和b之间的DTW映射仍然会以0映射到b的0开始，并以100的结束映射到b的100（边界约束）。此外，由于DTW'负责'时移，我还希望两个信号中的20，40，60和80相互映射。 （我没有试过DTWing这两个，从直觉上说，所以请检查。根据允许的步骤模式/全局限制，几乎不可能发生非直观的扭曲，但让我们直观的扭曲易于理解/简单的那一刻）。

对于剩余的数据点，显然，与映射相对应的距离现在不为零，因此总距离也不为零。我们的距离/总成本值已从零变为非零值。

现在，当我们的信号过于简单，线性增加时就是这种情况。想象一下，当你拥有现实生活中非单调的信号，并且需要在它们之间找到时间扭曲时，会出现变化。 :)

（PS：请不要忘记upvote回答：D）。感谢。

Answer 2

显然，曲线不相同，因此距离函数不能为0（否则，根据定义，它不是距离）。

什么是“相对较大”？距离可能不是无限的，是吗？

140个时间点，每个点都有一个小的增量，这仍然是一个非零数字。

“纽约”到“北京”的距离约为11018公里。或1101800000毫米。

到半人马座阿尔法星的距离很小，仅为4.34 lj。那是我们最近的其他恒星系统...

与非相似系列的距离进行比较;那个距离应该大得多。