1.动态时间可以放在原型的产品设计图上，使得预览效果更具系统的真实性； 2.动态数字可以自定义颜色和字体效果，放在大数据可视化大屏上，动态效果更加灵动； 3.

基于二维动态时间规整算法的矩阵相似性研究，李俊杰，高翠芳，在模式识别中距离作为一种常用的度量工具，被广泛应用于聚类、分类等算法中。随着矩阵样本的大量出现，以及样本内容的不断复杂化

受约束的动态时间扭曲 这是一个用 C 编写的小型 Python 模块，用于实现两个数字序列之间的 cDTW 相似性度量。 此实现专门针对使用 Sakoe-Chiba 波段作为时移约束进行了优化，并且仅提供一个功能： cdtw_sakoe_chiba(sequence1, sequence2, r) 该函数返回一个浮点数，表示序列之间的不同。 序列必须是包含 float64 值的一维 NumPy 数组。 这种实现要求序列长度相等，尽管理论上这可以稍微缓解，允许r的差异。 带的宽度由第三个参数r定义，它设置移动时间步的最大数量。 通常， r被指定为序列长度的百分比，但转换由您决定。 为r传递0将返回 L1 范数（出租车/曼哈顿距离），而传递len(sequence)将导致执行不受约束的 DTW。 请注意，没有对序列执行标准化，这可能是需要的。 构建并运行 为方便起见，运行make构建模

Dynamic Timing Warping，动态时间规整算法，源码

印度尼西亚降雨模式分类使用时间序列K均值 使用时间序列k均值对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类。 k均值中的距离计算是动态时间规整（DTW），通常用于模式匹配和时间/顺序数据聚类。

主要A为大家详细介绍了Android视频处理之动态时间水印效果,具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

针对时间序列识别的难点，介绍了一种被称为动态时间规整神经网络（DTW-NN）的新颖的时间序列识别模型，DTW-NN是一种利用动态时间规整（DTW）的弹性匹配能力来将层的输入与权值动态对齐的前馈神经网络。通过这种方式，DTW-NN能够解决时间序列识别的困难，例如在前馈结构中的时间失真和可变模式长度。结合在4个不同的数据集上的实验，证明了DTW-NN的有效性：在线手写字符、基于加速度计的活跃的日常生活活动、阿拉伯数字口语的Mel频率倒谱系数（MFCC）和叶形的一维质心半径序列。通过在这些数据集上获得的结果，证明了该方法是一种有效的时间模式学习的通用方法。

Julia 中的动态时间规整 (DTW) 和相关算法

基于动态时间规整的语音识别matlab实现，包含数据集以及源码，可以直接运行

基于动态时间规整的语音识别matlab实现，内包含数据集以及源码