[시계열/python]Python을 이용한 Dynamic Time Wraping(DTW)
2020. 8. 6. 15:32
Data/ML
DTW Dynamic time wraping(동적 시간 워핑)은 다른 속도, 움직임을 가진 서로 다른 신호의 시간축에 대한 파장의 유사성을 측정하는 알고리즘 그래픽, 비디오, 오디오 분야에서 자주 사용되며 의료분야에서 보행 유사성, 생체신호 분석 등에 자주 사용되기도 한다. 특히 자동 음성 인식기술 분야에서 가장 두각을 나타내는 알고리즘 I. DTW 의 특징과 개념 1. 일반적인 시계열 신호의 비교 일반적으로 시계열 신호간 유사성을 따질 때 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용 (각각 시간별 신호 간 MSE를 이용) 장점 계산이 용이 연산속도가 뛰어남 단점 신호의 떨림과 움직임이 심해질수록 결과가 어긋나는 현상 발생 길이가 다른 시계열 분석 불가 2. DTW를 이용한 시계열 신호 비교..