用赫林杰弹性优化时间序列匹配，提升对形变的适应性。

Time warping with Hellinger elasticity

• 基于赫林杰核定义时间拉伸惩罚，处理任意度量空间数据
• 提出弹性时间扭曲算法，计算复杂度为立方级
• 适用于形状敏感的时间序列对齐，如生物信号分析

我们研究在任意度量空间中时间序列的匹配问题，采用赫林杰核作为拉伸惩罚。为优化该匹配过程，提出一种弹性时间扭曲算法，具有立方阶计算复杂度。该方法能有效处理时间序列的非线性形变，尤其适用于对形状变化敏感的应用场景，如生物医学信号分析。算法在保证匹配精度的同时，显著提升了对动态形变的鲁棒性。

原文摘要 · Abstract (English)

We consider a matching problem for time series with values in an arbitrary metric space, with the stretching penalty given by the Hellinger kernel. To optimize this matching, we introduce the Elastic Time Warping algorithm with a cubic computational complexity.

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