噪声鲁棒的动态时间规整算法

动态时间规整（DTW）算法通过寻找两个时间序列的最佳匹配衡量序列之间的相似性。针对序列中存在的噪声容易导致时间序列匹配时局部出现过度拉伸和压缩问题,提出了一种噪声鲁棒的动态时间规整（NoiseDTW）算法。首先,在原始的信号中引入额外噪声,解决序列对齐中存在的一个点对齐多个点的问题;然后,通过在两个时间序列之间多条可能的匹配路径中找到一条最优的匹配路径,减少噪声的随机性对时间序列相似性度量的影响;最后,将匹配路径映射到原始序列上。实验结果表明,相较于欧氏距离（ED）、DTW、Sakoe-Chiba窗口动态时间规整（Sakoe-Chiba DTW）和加权动态时间规整（WDTW）算法,所提算法结合K-近邻（KNN）分类器得到的分类准确率在8个时间序列数据集上分别比次优算法提高了1～15个百分点。可见所提算法具有较好的分类性能,且对噪声具有鲁棒性。     

基于动态时间规整距离指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法

Wi-Fi网络中常规的基于指纹匹配室内定位算法面临信号时变现象或人为干扰的影响,导致定位精度不高。为此,提出基于动态时间规整（DTW）距离相似性指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法。首先,该算法将定位区域的Wi-Fi信号特征按照采样的先后顺序转化为时间序列类型指纹,通过计算Wi-Fi信号指纹动态时间规整距离的大小来获取定位点与样本点的相似性;然后,根据采样区域结构特征,将Wi-Fi信号指纹采集问题划分为三类基本的动态路径采样方式;最后,结合多种动态路径采样方式增加指纹特征信息的准确性和完整性,从而提高指纹匹配的准确性和定位精度。大量实验结果表明,较瞬时指纹匹配定位算法,所提算法误差范围在3m以内定位的累积错误率：路径区域匀速运动提高了10%,变速运动提高了13%;开放区域交叉曲线运动提高了9%,S型曲线运动提高了3%。所提算法在实际室内定位应用中能有效提高指纹匹配的准确性和定位精度。     

基于GA的心电信号稀疏分解MP算法改进

基于遗传算法(GA)的信号稀疏分解算法运算量较大。为解决该问题,提出一种基于 GA 的心电信号匹配追踪改进算法。结合心电信号的特征,根据信号特征波形建立窗函数,将信号分为能量集中和稀疏部分,分别采用不同的算法流程和参数。实验结果表明,该改进算法的运算量较原算法降低了1/3,能提高心电信号稀疏分解的运算速度和压缩处理性能。     

基于跳变点能量的DTW匹配在线手写签名验证算法*

提出一种以签名能量为特征的在线手写签名验证算法,侧重签名能量特征提取和匹配判决的研究.对签名波形进行小波分解,提取签名波形在跳变点处的能量,从中提取若干个能量值作为特征矢量;在基于动态时间规整的特征匹配用改进的动态时间规整方法将测试特征序列和模式特征序列进行匹配的基础上,计算最小匹配距离,得出匹配路径.实验表明, 动态时间规整算法在签名验证识别中获得了良好性能,对于随机伪造签名,误拒率为0时,误纳率为6.86%.     

基于区域生长的时间规整立体匹配算法

针对立体匹配过程中存在的不确定性和模糊性,本文提出先利用匹配的边缘特征点对极线进行初分割．然后利用区域生长算法进行颜色分段,在颜色段的基础上进行时间规整的立体匹配算法。根据外极线约束。在视差范围窗口内采用颜色相似极大得到长度不相等的两个像素段作为相容的匹配序列,利用动态规划方法及连续性约束寻找一条最佳的匹配路径,根据回溯得到匹配路径及其坐标值得到高密度视差图。实验结果表明该算法具有良好的匹配效果。     

结合形状特征及其上下文的多维DTW

传统动态时间规整算法（Dynamic Time Warping,DTW）及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文的多维DTW算法（Multi-Dimensional Contextual Dynamic Time Warping,MDC-DTW）。该算法首先计算多维时间序列的一阶梯度,然后对其进行采样处理,并以多维梯度矩阵表示当前时间点的形状信息及其上下文信息,最后利用DTW求解多维时间序列间的最短匹配路径。为检测算法设计的合理性,对算法进行了定性分析和定量分析,实验结果表明MDC-DTW算法设计是合理的;为检测MDC-DTW的性能,选用5个多维时间序列数据集,并与4个优异的多维DTW算法进行对比实验,实验结果表明MDC-DTW具有较高的准确率和运行效率。     

基于Hadoop的异常传感数据时间序列检测

无线传感器网络中,异常时间序列的研究具有十分重要的意义。针对传统研究在海量数据环境中时间效率低下的问题,提出了基于Hadoop的异常时间序列检测算法。首先对时间序列进行预处理,然后在Hadoop的MapReduce操作中调用动态时间弯曲距离计算算法,实现了DTW距离计算的并行化,从而大大提高检测速度。同时针对传统DTW算法计算复杂度瓶颈问题以及传统约束方法准确率较低问题,提出了基于显著特征匹配的局部约束算法,对弯曲路径进行局部限制,在确保准确性的同时进一步降低了时间、空间复杂度。Hadoop平台下实验结果表明,该方法既提高了检测速度,又保证了检测准确率。     

改进VDDTW的在线手写签名认证算法

在线手写签名认证是一种基于生物特征的身份认证技术。将VDDTW算法应用于在线手写签名认证,该算法改进了DTW中局部匹配距离的计算方法,考虑了时间序列局部曲线的变化趋势,使得时间序列的局部点到点的对正更加合理。在采用有训练的伪造样本的情况下,对累积匹配距离进行时间加权,加大了真伪签名的区分度。实验结果表明了VDDTW算法用于在线签名认证的有效性。     

不确定时间序列的相似性匹配研究

确定时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中诸如温度传感器等设备采集到的数据往往是不确定的,并且两条不确定时间序列之间的距离也是不确定的,所以现有的确定时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域。针对此问题,提出了基于统计学的规约算法,并且基于该算法提出了不确定时间序列相似性匹配的两种新型算法。在规约过程中,规约算法优化了不同背景下不确定时间序列的小概率点和奇异点的处理。在匹配过程中,首先提出了圆环匹配算法,它通过构建匹配圆环完成相似性匹配,并且通过多次重启提高相似性匹配的准确度和效率;然后在规约算法的基础上,提出了期望匹配的改进算法,它通过增加包络约束消除期望匹配算法中出现的误判问题。     

基于极值点特征的时间序列相似性查询方法*

为了提高时间序列子序列匹配的准确度和效率,提出了基于极值点特征的时间序列相似性查询方法。首先识别出时间序列中的极值特征点,根据极值点使用多层次极值划分法对长序列进行划分;然后对划分得到的多层次子序列集使用改进的动态时间弯曲方法与查询序列进行相似性匹配;最后找到与查询序列最相似的子序列。实验表明,此方法在保证准确度的情况下大大提高了相似性搜索过程的效率。     

基于三维时空轨迹的拼车改进算法研究

由于私家车数量剧增导致道路拥堵日益严重，拼车作为一种更加环保的出行方式成为人们出行的重要选择。为了提高拼车服务质量，轨迹匹配正成为一个新的研究热点。传统的基于Hausdorff距离的轨迹匹配存在两个问题：只考虑了路径上点的坐标信息，忽略了用户等待时间；直接计算整段路径的Hausdorff距离，无法体现特殊路段对匹配度量的影响。针对上述问题提出两点改进：提出带有时间约束的Hausdorff距离计算方法；提出了一种优化的轨迹匹配方法：用转向点分割原路径，将匹配度量细化到每个子路段。为了评估所提出框架的性能，从Google地图获取到大量中国湖北省武汉市的路线图，实证研究表明，相较于传统的最小完成时间在线模式调度（MCT）算法，所提出的方法能够帮助乘客找到更匹配的轨迹，减少等待时间，从而减少大气污染。     

基于改进DTW算法的手写签名识别系统设计

在线手写签名验证是一种基于生物特征的身份认证技术。为提高签名验证的效率,该文介绍了一种改进的在线签名识别算法。它优化了传统的动态时间弯折算法结构,提出了对最佳匹配路径的动态规划方法并将其应用于在线签名识别系统中。在模板较多时对匹配距离将适当限制,从而减少了系统运算量,提高了模板匹配速率。随着待识别模板数目的增多,该算法的效率优势更加明显。试验结果表明,该改进算法的运算效率高,误拒率和误纳率较低。     

基于模板匹配的加速肺结节检测算法研究

使用传统的归一化互相关模板匹配算法进行肺结节检测耗时较长,在数据量较多的情况下容易造成漏诊或误诊。提出一种改进算法,主要从优化搜索策略入手,采用粗-精匹配思想,先使用改进SAD算法进行粗匹配找出侯准匹配点,再采用归一化互相关算法在侯准匹配点邻域内进行精确匹配找出最佳匹配点。实验结果表明,与NCC算法和卷积算法相比较,该算法在保证匹配精度的前提下,较大幅度地提高了匹配速率。采用这种算法进行自动肺节点检测可减少检测时间,对辅助完成早期的疑似肺结节点的定位和跟踪诊断有重要意义。     

未知环境下移动机器人实时路径规划

针对在未知环境下实现移动机器人实时的路径规划问题,提出了一种将快速扩展随机树（RRT）算法与视野域自适应的滚动窗口相结合的路径规划算法。该方法实时获取滚动窗口内的局部环境信息,根据环境的变化,滚动窗口视野域进行自适应调整,通过分析滚动窗口内传感器获取的信息,结合改进后的RRT算法筛选出可行的路径,控制移动机器人到达子目标点,在此过程中动态监测规划好的路径,确保路径合理,并重复上述过程,直至到达目标区域。实验对比分析表明,该方法能实时并有效实现未知环境下移动机器人的路径规划。     

基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法

DTW（Dynamic Time Warping）算法被广泛应用于序列数据比对,以度量序列间距离,但算法较高的时间复杂度限制了其在长序列比对上的应用。提出基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法（ADTW）,算法利用分段聚集平均（Piecewise Aggregate Approximation,PAA）策略进行序列抽样得到低精度序列,然后计算低精度序列下的比对路径,并根据低精度距离矩阵上的梯度变化预测路径偏差,限制路径搜索窗口的拓展范围;随后算法逐步提高序列精度,并在搜索窗口内修正路径、计算新的搜索窗口,最终,实现DTW距离和相似比对路径的快速求解。对比FastDTW,ADTW算法在同等度量准确率下提高计算效率约20%,其时间复杂度为[O(n)]。     

基于E-CARGO模型的共乘出行匹配建模与优化方法

共乘出行应用系统通过提高汽车可用座位容量利用率来减少交通拥堵、缓解停车位紧张,提高社会效益和环境效益。司机和乘客的实时匹配和优化技术是共乘系统的核心内容。基于角色的协同（RBC）是一种用于促进组织结构、提供有序系统行为和协调系统内活动的新方法。为了减少乘客和司机的动态实时匹配时间、提高匹配效率,提出结合RBC和环境-类、代理、角色、群组和对象（E-CARGO）模型形式化共乘问题的方法。在资源容量约束和利润收入给定的情况下,对共乘匹配问题进行建模和仿真实验,提高可用座位容量利用率,实现平台收益最大化,资源匹配合理化。实验结果表明,基于E-CARGO模型的形式化方法可以应用于共乘出行匹配问题建模,最优匹配矩阵和时间可以采用Kuhn-Munkres（K-M）算法和Java中的优化软件包（ILOG）解决方案获得。与ILOG软件包算法相比,K-M算法所用平均时间至少减少了21%;当代理规模大于一定数值（大于600）时,算法时间开销急剧增大。     

基于改进自适应权重的三边滤波立体匹配算法

针对基于双边滤波器（BF）的自适应权重（ASW）方法不能有效解决由视差不同但颜色相似的像素引起的模糊匹配问题,引入了一种新的基于三边滤波器（TF）的ASW方法,通过局部能量模型计算相邻像素之间的边界强度来提高匹配精度。为了提高匹配速度,将TF算法递归实现,把普通局部立体匹配算法的复杂度从[O(NWD)]降低为[O(N)]。在Middlebury基准测试集上进行实验并与其他局部立体匹配算法进行比较,RTF算法的平均误匹配率为4.91%,匹配精度高于同类型双目立体匹配算法,平均匹配速度达到258 ms,满足了双目立体匹配实时性的需求。     

基于关键点的不同长度时间序列相似性度量

目前,时间序列的相似性大多是在原始序列上进行判断和比较的,原始序列维度较高,计算量大,不利于相似性比较。提出了新的关键点（转折点或极值点）算法,除利用常用的极值法求非单调序列的关键点外,还提出了求单调序列关键点的新算法,利用该算法可以压缩时间序列,降低维度,又能保持序列的轮廓。在关键点时间序列上提出了新的相似性判定算法,利用该算法可计算任意两序列的相似度,并且提高了相似性判定的鲁棒性,减少人为干预设置阈值带来的影响。实验结果表明,基于时间序列关键点的相似性算法能很好地判定任意两序列的相似性,减少了计算量,提高了鲁棒性及减少人为干扰,对时间序列数据挖掘中的聚类与预测有很好的帮助作用。     

离散余弦变换在心电信号压缩中的应用研究

目前心电（ECG）信号压缩是生物医学信号压缩的一个热门研究领域.临床诊断过程中,心电信号的存储与传输是一个有待解决的问题,由于采集到的原始信号数据量巨大,为了便于对大量的心电数据进行存储、分析和传输,对于这些数据的压缩处理是十分必要的.通过对心电数据压缩方法的概述与讨论,在研究国内外有关心电信号数据压缩算法及其研究状况的基础上,采用了离散余弦变换（DCT）算法对心电信号进行压缩,取得了较高的压缩比和保真度,具有一定的应用价值.     

预约机制下的共乘路径规划策略

现有的共乘路径算法只专注优化路径总权值而很少考虑到达时间准确性,针对这一现状提出一种预约机制下的共乘路径最优算法。采集乘客的预约搭乘信息,引入分类的概念对乘客信息进行团体分类,对团体内使用Bellman-Ford算法,团体间使用到达时间路径算法,得出了预约机制下的共乘路径最优算法CPPAO,使得该算法兼顾到达时间的准确和行驶代价的消耗。