一种基于DTW算法解读时间序列局部特征的方法

摘要

本发明公开了一种基于DTW算法解读时间序列局部特征的方法，包括如下步骤：S1、对原始时间序列进行数据预处理；S2、提取原始时间序列的Shapelets；S3、根据所得Shapelets，进行DTW计算；S4、结构损伤识别思路分析。本发明通过以Shapelets代替原始序列，并利用DTW衡量解读时间序列局部特征。该方法能有效减少计算量，增大了结果的可解释性。在Shapelets的应用中，用DTW距离替代常见的欧氏距离，更好的提取出序列的局部形状特征，并可进一步将其应用在模式识别，状态评估、故障诊断、信号处理、动作识别、语音识别、手势识别、分类识别、损伤识别、健康监测等领域。