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我正在开展一个项目，该项目涉及比较从加速度计和陀螺仪传感器收集的运动数据。假设我有特定类型的运动（例如投掷球）的数据，并且我手动创建了片段，如下图所示，其中 AB 和 C 表示三个片段。

带段的加速度计数据： 带段的加速度计数据

目标：给定 X 一个我从同一个传感器记录的新时间序列的运动数据，我如何判断每个段的运动与我收集的运动数据 Y 的相似程度。请注意，对于新数据，我没有关于细分的信息。

想法：我知道如何将两个时间序列与互相关或 DTW 进行比较，但在我的情况下，这些片段存在问题。将 DTW 与 1-KNN 应用以从我的集合中找到（X 的）“最近”时间序列，然后将 Y_nearest 的每个段与 X 进行比较，这是一个好主意吗？如果我没有，我该如何进行比较关于 X 运动数据段的信息？使用机器学习算法有更好的方法吗？

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这里的数据只是更广泛的不适合 DTW 或其他形状测量，并且需要基于特征的方法。

DTW 可以对齐未对齐的数据，但它不能将 5 个峰映射到 4 个峰。对于这样的数据，人们求助于创建{min,max,STD, zero-crossings, etc}的特征向量

但是，有一种新颖的未发表的距离测量方法可能有效。如果你写信给我，我会把代码发给你。

埃蒙·基奥

于 2018-07-16T19:06:33.570 回答