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(t,y1) と (t,y2) の 2 つのデータ セットがあります。これらのデータ セットは視覚的には同じに見えますが、多少の時間遅延またはマグニチュード シフトがあります。私は2つの曲線の間の類似性を見つけたいです（ほぼ類似した曲線に対して類似性のスコア1を与え、類似していない曲線に対して0を与えます）。データの振動により、一部の曲線が異なるように見えます。そのため、曲線間の類似性を見つける方法を探しています。私はすでにMatlabで勾配コマンドを試して、各時間ステップで曲線の傾きを見つけて比較しました。しかし、満足のいく結果が得られません。曲線間の類似性を見つける方法を誰かに提案してください。

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時系列データの類似性測定の従来のソリューションの 1 つは、DTW (Dynamic Time Warpping) です。

于 2012-08-31T02:29:29.153 に答える
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この回答では、y1 と y2 が曲線ではなく信号であると想定しています。後者は、POLYFIT でパラメータ化しようとします。

それらが本当に同じに見えるが、時間がずれている (そしてラップアラウンドされていない) 場合は、次のことができます。

y1n=y1/norm(y1);
y2n=y2/norm(y2);
normratio=norm(y1)/norm(y2);
c=conv2(y1n,y2n,'same');
[val ind]=max(c);

indはタイム シフトを示し、norratioは大きさの差を示します。どちらも類似性メトリックの特徴として使用できます。ただし、信号は実際にはタイムシフトやマグニチュード以上に変化すると思います。その場合、ある種の信号のパラメーター化がより良い選択であり、それらのパラメーターにメトリックを構築することができます。

データについて何も知らずに、最初に AR を試してみます (FFT や PRINCOMP などの典型的なものは機能しないと仮定します)。

于 2012-04-29T21:13:38.697 に答える
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次の論文の dv と dc の距離が問題を解決するかもしれません。 http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/27/22/3135.full

于 2014-04-15T09:55:13.343 に答える
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  3. 類似性を測定するために、MIC: 最大情報係数と呼ばれる測定値があります。2 つのデータまたは曲線間で共有される情報を定量化します。
于 2015-11-17T15:35:43.543 に答える