Boost 4.0: Dynamic Time Warping (DTW)

Die im Video betrachteten Daten sind hochfrequente Zeitreihen (Abtastrate ca. 6ms), die sich mit freiem Auge kaum unterscheiden. Mit Hilfe von Dynamic Time Warping (DTW) einer gängigen Methoden zum Vergleich von Kurven konnte festgestellt werden wo genau im Programm der Vorsprung/Verzug auftritt sowie dessen Größe bestimmt werden. Die am Ende des Videos gezeigte Similarity-Matrix ermöglicht es, rasch einen Überblick über alle betrachteten Zeitreihen zu gewinnen und dabei potenziell problematische Zeitreihen (Fehler, Ausreißer) zu erkennen, welche dann im nächsten Schritt einem genauen Vergleich mittels DTW-Pfad Analyse (in Video zuvor) unterzogen werden.

[@noahdrisort2005]

I am working on speech processing, Can I access the source code so that I can visual my prediction speech after evaluation

[@abdulalfarizhipariko4976]

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