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：1.系统地调研和比较当前主流的曲线相似性判别方法，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。2.设计一种新的曲线相似性判别方法，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。3.在人工合成的数据集上对该方法进行测试并评估其性能，在测试中需要考虑不同的噪声水平、采样率、数据量等因素。4.将该方法应用到实际数据集中，并与其他几种主流方法进行对比。任务交付物：1.调研报告：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。2.算法设计文档：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。3.测试报告：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。4.实现代码：使用Python或其他编程语言实现所设计的方法，并提交源代码。5.结束报告：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。