该【一种新的曲线相似性判别方法研究的任务书 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【一种新的曲线相似性判别方法研究的任务书 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。一种新的曲线相似性判别方法研究的任务书任务背景:曲线相似性是很多领域的重要问题,如图像处理、时间序列分析、声音压缩等。传统上,曲线相似性是通过计算两条曲线之间的欧几里得距离来评估的,但是对于复杂的曲线或者时间序列,欧几里得距离常常不能很好地刻画它们的相似性。因此,近年来出现了很多新的曲线相似性判别方法,例如基于时间序列的动态时间规整(DTW)方法、基于形态学的动态形态距离(DTD)方法、基于频域的傅里叶变换方法等。然而,每种方法都各有优缺点,从而导致在不同的应用场景下,不同的方法可能会产生不同的效果,因此需要研究一种新的曲线相似性判别方法。任务描述:本次任务的主要目标是研究一种新的曲线相似性判别方法,要求完成以下几个子任务:,包括DTW、DTD、傅里叶变换等方法,找到各种方法的优缺点和适用范围。,该方法能够在不同场景下有较好的性能表现。具体要求包括:能够处理不同形状的曲线,能够考虑到曲线的时间顺序以及各个部分的变化趋势等因素。同时,该方法还需要具有高效性和鲁棒性。,在测试中需要考虑不同的噪声水平、采样率、数据量等因素。,并与其他几种主流方法进行对比。任务交付物::详细介绍当前主流的曲线相似性判别方法,包括各种方法的优缺点和适用场景。:具体介绍所设计的新的曲线相似性判别方法的原理、实现细节、算法的复杂度和鲁棒性。:针对人工合成数据集和实际数据集进行测试,并记录测试结果以及分析该方法的性能。:使用Python或其他编程语言实现所设计的方法,并提交源代码。:总结本次任务的结果和经验,并展望未来工作发展方向。任务时间:本次任务需要在三个月内完成,具体时间为2021年10月1日-2022年1月1日。任务经费:本任务提供经费支持,包括硬件设备费用、人力费用等。具体经费标准由委托方与承办方沟通协商后确定。
一种新的曲线相似性判别方法研究的任务书 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.