一维信号阵列上的异步损耗功能

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。