一维信号阵列上的异步损耗功能

问题描述

因此,我有N个1D信号(例如时间序列)的数组,每个信号具有相同数量的样本(均具有相同的分辨率),并且我想定义一个微分损失函数来惩罚其中的异步性,因此如果为零所有N个1D信号将彼此相等。我一直在寻找文献来寻找一些东西,但是还没有走运。

少量评论: 1-由于N(信号数量)可能很大,因此我无法计算可能会组合增大的每对信号之间的均方根损耗。我也不十分确定从数学上来说,对于实现目标是否最优。

我可以想到两个天真的损失函数: a)在所有信号上每次采样的总变化损失(强制达到理想的零变化)。问题是这里的重量需要很大才能产生零变形。掩盖了将要添加的任何其他损耗项,并且N个信号之间没有固有的顺序,因此从一开始就不适合电视损耗。

b)使所有信号在每个时间点的方差总和最小。但是,我相信选择方差参考(即均值)可能很关键,因为仅凭样本均值可能并不能真正产生预期的结果。

解决方法

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