Algorithm 带间隙的动态规划对准算法

我写了一个动态规划对齐算法。我希望排列从两个不同信号中提取的两个峰值列表。峰列表是具有两个柱、两个特征的数据集：峰的时间和峰的面积。由于峰值来自两个不同的信号，因此两个列表都不包含精确匹配。然而，两个峰值列表都有一些共同的峰值（约三分之二），也就是说，峰值在时间和面积上都很接近

在我的第一个DP算法中，我依靠一个考虑时间和面积的距离计算。我迭代最短峰值列表中的峰值，并计算它们到另一个数据集中某些峰值的距离。我用这些距离填充一个分数矩阵，然后我向后查找最优路径（最小距离）。如果我想将最短列表中的所有峰值分配给最大列表中的峰值，那么这将非常有效。然而，若允许间隙，也就是说，若最短数据集中的某些元素在最大数据集中不匹配，那个么它就不起作用

DP的哪种细化可以处理此类问题？还有什么其他算法可以处理这些问题

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谢谢

我不确定我是否在跟进，这是因为我们确实考虑了差距，你能提供你的递归公式和一个小测试用例来说明它失败的地方吗？我对你在这里提到的领域没有太多的知识，并且一直在尝试更新我在离散傅里叶变换方面的知识。但是你看过DFT吗？这两个信号的卷积能帮助你吗？如果你用图形绘制卷积图，卷积中的高值可能对应于这两个信号中的峰值。