通过动态时间规整实现时间序列的精确形状与相位平均
计算机视觉与模式识别
2021-09-03 v1 信息检索
统计理论
统计计算
统计理论
摘要
我们提出一种基于动态时间规整（DTW）的新颖时间序列平均方法。与以往方法不同，由于将 DTW 的输出简单转换为时间序列并采用创新的迭代平均过程，我们的算法保留了时序信息及序列独特的时长特征。我们表明，在合成与真实世界数据集上，它准确估计了基准真值平均序列及标志点的平均时间位置，并优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2109.00978,
title = {Accurate shape and phase averaging of time series through Dynamic Time Warping},
author = {George Sioros and Kristian Nymoen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00978},
year = {2021}
}
备注
29 pages, 11 figures, submitted to Pattern Recognition (0031-3203)