DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现 DTW算法的MATLAB实现

提供了dtw的matlab源代码，改代码基于欧氏距离的计算DTW，来规整单维时间算法。输入是一个模板时间序列，另一个是待测时间序列，输出是经过算法规整的两个新时间序列。代码可以直接调用，经过验证没有问题。

CUDA中PyTorch的软DTW 用于PyTorch的快速CUDA实现。 基于但运行速度最高可提高100倍！ forward()和backward()传递都使用CUDA实现。 我的实现部分受到启发，其中提出了基于对角线的Belman递归实现。 入门 此代码取决于和 。 只需在您的项目中包含soft_dtw_cuda.py ，就可以了！ 您还可以运行随附的事件探查器/测试（已通过Python v3.6测试），并查看获得的加速效果： git clone https://github.com/Maghoumi/pytorch-softdtw-cuda cd pytorch-softdtw-cuda python soft_dtw_cuda.py 用法示例 脚本中已经提供了示例代码。 这是一个简单的例子： from soft_dtw_cuda import SoftDTW # Crea

欧几里德法matlab代码Dynamic_Time_Warping 安装：要运行此代码，所有人都需要一个Matlab IDE。 该代码也可以在Octave 4.0中运行 开始：运行main.m。 在main.m文件中更改了参数。 如果需要，请编辑路径变量以更改输入文件的路径。 数据集文件夹中提供了示例od数据。 时间序列数据在此处以4种不同的方式分类，称为任务1-4。 在运行main.m之前，可以在特定的tas调用开始时使用％注释掉这些方法中的任何一种。如果删除了任务，则需要从第24行的结果中删除任务名称。 首先在reShape.m中将数据集划分为功能集和数据标签，然后在deNoise.m中对其进行规范化。 然后使用1-最近邻算法对它们进行分类。 main（）调用classifier（），classifier为每个测试数据调用knn（）。 数据以main.m中定义为Task 1-4的4种不同方式进行比较。 任务1：将数据与简单的欧几里得算法进行比较。 定义于euclid.m 任务2：比较方法是动态时间规整（DTW）。 该算法可以在这里找到。 在任务2中，对扭曲窗口大小w没有限制。 任务

一种称为基于相关的动态时间扭曲 (CBDTW) 的新算法，它结合了基于 DTW 和 PCA 的相似性度量。 为了保持相关性，多元时间序列被分割，DTW 的局部差异函数源自 SPCA。 这些段是通过使用特殊的 PCA 相关成本通过自下而上的细分获得的。 我们的新技术符合两个数据库的要求，即 2004 年签名验证竞赛数据库和常用的 AUSLAN 数据集。 我们表明，在具有复杂相关结构的数据集的情况下，CBDTW 优于标准 SPCA 和最常用的基于欧几里德距离的多元 DTW。 该算法也描述在： J. Abonyi, F. Szeifert，用于识别模糊分类器的监督模糊聚类，模式识别快报，24(14) 2195-2207，2003 年 10 月

matlab的egde源代码机器学习 存储库包含我在MATLAB和PYTHON中实现的机器学习算法 使用的Alogrithm是： 决策树和随机森林分类器 朴素贝叶斯分类器 高斯朴素贝叶斯Calssifier 高斯混合的EM算法 神经网络 奇异值分解 主成分分析 将数据拟合到一维高斯 使数据适合2D高斯 K最近的邻居 线性回归 逻辑回归 K均值聚类 价值迭代法 动态时间规整 误差函数和正则化

MATLAB不同版本代码区别数据库管理员 DBA代表动态时间扭曲重心平均。 DBA是一种与动态时间规整一致的平均方法。 我在下面给出一个示例，说明时间序列集的传统算术平均值与DBA之间的差异。 基础研究和科学论文 该代码支持3篇研究论文： ：动态时间规整的全局平均方法 ：时间序列的动态时间规整平均可实现更快，更准确的分类 ：生成合成时间序列以增强稀疏数据集 使用此存储库时，请引用： @ARTICLE{Petitjean2011-DBA, title={A global averaging method for dynamic time warping, with applications to clustering}, author={Petitjean, Fran{\c{c}}ois and Ketterlin, Alain and Gan{\c{c}}arski, Pierre}, journal={Pattern Recognition}, volume={44}, number={3}, pages={678--693}, year={2011}, publisher={Els

【语音识别】基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别Matlab源码.zip

该论文的源代码可在http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2010.09.013访问

Python模块 动态时间扭曲被用作时间序列之间的相似度。 该软件包提供了两种实现： 该算法的基本版本（请参见） 依赖scipy cdist的加速版本（有关详细信息，请参见 ） import numpy as np # We define two sequences x, y as numpy array # where y is actually a sub-sequence from x x = np . array ([ 2 , 0 , 1 , 1 , 2 , 4 , 2 , 1 , 2 , 0 ]). reshape ( - 1 , 1 ) y = np . array ([ 1 , 1 , 2 , 4 , 2 , 1 , 2 , 0 ]). reshape ( - 1 , 1 ) from dtw import dtw manhattan_distance = lambd