Matlab实现窗口DTW算法判断波形相似度

窗口DTW算法是动态时间规整（DTW）算法的一种改进版本，它通过计算波形中一个固定窗口内的局部相似性来判断两个波形的相似度。相比传统的DTW算法，窗口DTW算法计算量更小，更适合处理长序列数据。

以下是使用Matlab实现窗口DTW算法来判断两个波形相似性的代码示例：matlab% 定义输入信号x = ... % 第一个波形y = ... % 第二个波形

% 定义窗口大小window_size = ... % 窗口大小，根据实际情况设置

% 计算距离矩阵dist_mat = pdist2(x, y, 'euclidean'); % 使用欧氏距离

% 使用窗口DTW计算相似性similarity = zeros(size(x, 1), size(y, 1));

for i = 1:size(x, 1) for j = max(1, i-window_size):min(size(y, 1), i+window_size) similarity(i, j) = dist_mat(i, j) + min([similarity(i-1, j), similarity(i, j-1), similarity(i-1, j-1)]); endend

% 获取最后一个窗口的相似性分数window_similarity = similarity(end, end);

% 根据相似性分数判断波形相似性if window_similarity < threshold % threshold为设定的相似性阈值 disp('波形相似');else disp('波形不相似');end

代码解析：

定义输入信号: 将待比较的两个波形分别存储在变量 x 和 y 中。2. 定义窗口大小: 根据实际情况设置窗口大小 window_size，该值决定了算法计算相似度时考虑的时间窗口范围。3. 计算距离矩阵: 使用 pdist2 函数计算两个波形之间每一点的欧氏距离，并将结果存储在 dist_mat 矩阵中。4. 使用窗口DTW计算相似性: 通过循环遍历每个窗口位置，计算到达当前位置的最小距离，并将结果存储在 similarity 矩阵中。5. 获取最后一个窗口的相似性分数: similarity 矩阵最后一个元素即为最后一个窗口的相似性分数。6. 根据相似性分数判断波形相似性: 将最后一个窗口的相似性分数与预先设定的阈值 threshold 进行比较，判断两个波形是否相似。

参数设置:

窗口大小 window_size: 窗口大小决定了算法计算相似度时考虑的时间窗口范围。较小的窗口大小对局部差异更敏感，而较大的窗口大小则更关注全局相似性。 * 相似性阈值 threshold: 阈值的选择取决于具体的应用场景和对相似性的定义。

注意事项:

窗口DTW算法只计算了一个固定窗口内的局部相似性，而没有考虑整个波形的全局信息。* 在使用窗口DTW算法判断波形相似性时，需要根据实际情况选择合适的窗口大小和相似性阈值。