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我的项目有 5 条不同的轨迹。首先我从文件中读取它们，然后通过解析文件将它们保存到列表中。之后，我将这些值数字化。我想分别对齐 x 和 y 坐标，并将 x 和 y 坐标一起绘制在网格上。

这是我到目前为止所做的。我在 python 中使用 dtw 包，但它需要两个列表并将路径作为数组提供。如何将其转换为 5 个不同列表的对齐轨迹？

这是我第一次尝试在 C# 上分析音频流。没有任何经验，如果您分享您的解决方案，将不胜感激。:)

使用 NAudio（处理音频的 C# 的开源），我尝试将两个音频流与以下阶段进行比较：

1. 读取 .wav 文件并以 16 位存储在 float[] 中：

   /li>

2. 传递float[]to SmbPitchShifter()，并设置PitchShift=1（不改变音高），将 osamp 设置为跃点大小，并传递 _buffer。

   /li>

3. 最后，使用 DTW 算法比较两个 STFT float[]。

现在，我被困在第 2 阶段，并且有一些问题：
1. 我不完全知道我的 sampleRate 是多少，但默认设置为 44100...
2. 在上面的代码之后，我得到了一个新的 _buffer 浮点数[]， 在 stage2 1之后使用 dater ：https ://imgur.com/a/VLmHJ 因为我知道 STFT 之后的数据应该是 [-1.0, 1.0)。我错过了哪一步，或者我一开始就完全错了？
3.我不知道NAudio用的是什么窗口。NAudio.Dsp.SmbPitchShifter.CS from github 这些困扰了我很久。如您所知，我是音频分析的新手，非常感谢您的建议。祝你有美好的一天。

我正在尝试将proxy::dist函数与自定义距离矩阵一起使用，但我现在的速度非常慢。

这是我如何调用自定义函数的可重现示例：

这应该计算矩阵中每个时间序列与test矩阵中所有时间序列之间的距离train（每一行都是一个时间序列）。

我的自定义功能是：

问题是，与我使用时相比method="DTW"，甚至与我自己计算距离矩阵的情况相比，这非常慢，并且随着时间序列的长度或数量的增长，它会以指数方式变慢。当然，这植根于嵌套循环，但我对效果的规模感到惊讶。我没有看到它一定有另一个原因。

我的问题是，我还能如何实现 mycustomDTW以使其更快，使用proxy::dist？

这是我对执行时间的小实验：

60X7（使用proxy::dist+ customDTW）的执行时间

60X70（使用proxy::dist+ customDTW）的执行时间

60X700（使用proxy::dist+ customDTW）的执行时间

60X700(不使用proxy::dist)的执行时间

我正在尝试安装 R 包“dtwclust”。它在 6 个月前对我有用，但现在——可能是由于系统更新、R 更新或包更新——我收到以下错误消息：

...

我正在运行 Ubuntu 18.04。我尝试使用 dependencies = TRUE 参数，并且尝试重新安装 r-base。知道这些缺少的 S3 方法在哪里吗？谢谢！

现已结束的讨论展示了如何在 python 中使用 R dtw 包。这有点笨拙，但是 R dtw 包比当前可用的 python dtw 实现更好而且更好。不幸的是，像 Sakoe-Chiba band 这样的窗口函数在尝试指定“window.size”时不起作用。映射到参数似乎存在问题。注意 ”。” 使用 rpy2 时，in arguments 应该被替换为“_”。但是遵循这个约定，由于某种原因没有使用该参数。

您可以看到错误状态“window.size”丢失，尽管“window_size”明确以 rpy2 方式指定。

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：

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？

我正在查看joblib示例，但我无法弄清楚如何在矩阵上执行并行 for 循环。我正在计算矩阵行之间的成对距离度量。所以我在做：

其中dist_fun需要两个向量并计算距离。我怎样才能使这个循环并行，因为调用dist_fun可以相互独立。

编辑：我使用的距离函数fastdtw不是那么快。所以我认为真的想要并行化这个。使用：

我得到 58.1084 秒的执行时间，并使用：

我得到 116.36 秒并使用：

我得到 55.62 秒。在这里N=33。是否scipy自动使用所有可用内核？

编辑：我想我已经找到了使用该软件包的解决方法，但是在发布我认为有效的方法之前multiprocessing，我会留下未回答的问题，让joblib人员做出回应。

我在 R 的列表中有多个不同长度的序列。我想构建 DTW 距离矩阵以供层次聚类使用。当我在 R 中运行以下命令时：

我得到以上错误。我没有 NAN 或缺失值，但它们的长度不同。我知道 matlab dtw 可以支持不同长度的序列。谁能建议我如何在 R 中解决这个问题？

另外，为了计算所有观察集之间的 DTW 距离，我应该为每两个数据系列编写一个 for 循环，或者 R 或 Python 中是否有任何命令可以计算给定列表或字典作为输入的距离。

我想获得上述输入的距离矩阵。

我正在尝试使用 R 包dtw来计算两个数字向量之间的距离。这是我的代码示例：

我将使用已解码的 wav 文件，但这也不起作用，所以我一直在使用这个示例数据。根据这篇文章，我检查以确保我正在运行 64 位版本的 R（我认为我是，因为当我启动 R/R Studio 时，我看到：Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)。我还更改了内存大小（并检查了设置) 在上面的代码中按照这篇文章，但我仍然收到此错误消息Error: vector memory exhausted (limit reached?)

我正在使用 Python 包dtaidistance进行快速 DTW 计算。如文档中所述，可以使用以下代码：

计算系列集之间的 DTW 距离度量。我正在使用的时间序列的长度为 3000。总的来说，我的每个数据集大约有 3500 个这些序列。

不幸的是，我无法在相当长的时间内从这个函数中得到任何结果。在我的机器（128 GB RAM、32 个 CPU 内核、4 个 Nvidia GPU）上，我不得不在一天后中止计算。令人惊讶的是，我什至没有看到这个函数的任何输出，即使我将参数“show_progress”（参见源代码）设置为 true。

我在这里做错了什么？非常感谢您的帮助。