[发明专利]一种基于最小平均距离的动态时间规整方法

权利要求书

1.一种基于最小平均距离的动态时间规整方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

1)对于两段时间序列

S＝(s₁,s₂,...,s_n)

T＝(t₁,t₂,...,t_m)

创建平均距离矩阵其中是点(1,1)到点(i,j)的最小平均距离，是起点(1,1)到终点(n,m)的平均距离，也是时间序列S和T的基于最小平均距离的最优匹配距离；从起点(1,1)到终点(n,m)的最优匹配路径P＝(p₁,p₂,......,p_l)，其中p_i＝(q_i,r_i)，而1＜＝q_i＜＝n,1＜＝r_i＜＝m，满足如下的条件：

单调性：

q_i-1≤q_i且r_i-1≤r_i

连续性：

q_i-1＝q_i或q_i-1+1＝q_i且r_i-1＝r_i或r_i-1+1＝r_i

边界条件：

p₁＝(1,1)p_l＝(n,m)

再创建路径长度矩阵l＝(l(i,j))_n×m，其中l(i,j)点(1,1)到点(i,j)的最小平均距离的路径长度，而l(1,1)＝1，l(n,m)＝l为路径长度矩阵满足的单调性、连续性、和边界条件且为S和T的匹配距离，它是所有的从起点(1,1)到终点(n,m)的可能的路径里平均距离最小的；这样的路径长度l满足max(n,m)≤l≤n+m-1，任意的路径数目的一个下界值为：

num(P)＞2·3^min(m,n)-3；

2)求的动态规划的过程如下：

2.1)初始化l(1,1)＝1；

2.2)对平均距离矩阵进行首行首列的赋值，首行取与其同行前列的近邻进行加权组合计算算术平均，首列取与其同列前行的近邻进行加权组合计算算术平均；

2.3)对平均距离矩阵进行非首行、非首列的赋值，先将当前点取与其前行前列的三邻点分别进行组合并计算算术平均，在得到的三个平均值中选取最小的那个，作为当前点的平均距离值；并将当前点的路径长度值在被选中的那个邻点的长度值基础上增加1；

2.4)输出和l(n,m)。

2.如权利要求1所述的基于最小平均距离的动态时间规整方法，其特征在于：所述步骤2)中，加权平均的权系数和为1，而加权组合系数的选取规则如下：确定由始点(1,1)到当前点(i,j)的最优路径的长度l(i,j),那么l(i,j)有可能是l(i,j)＝l(i-1,j)+1、或l(i,j)＝l(i,j-1)+1、或l(i,j)＝l(i-1,j-1)+1，通过对三个邻点前继的组合加权平均来算，而每个组合计算平均使用的权系数就分别是以上各个数字的倒数，或或

3.如权利要求2所述的基于最小平均距离的动态时间规整方法，其特征在于：首行取与其同行前列的近邻进行加权组合的权系数为首列取与其同列前行的近邻进行加权组合的权系数为