Data Transfer Workbench

SAP Business One使用DTW导入更新已经存在的BOM清单，倒冲和人工领料的差异。

DTW:时间序列数据分析

Matlab端点检测 程序功能：从包含音的一段信号中找出语音的起始点及结束点。 基本原理：整个端点检测可分为四段：静音段、过渡段、语音段、结束。使用一个变量表示当前状态。静音段，如果能量或过零率超过低门限，就开始标记起始点，进入过渡段。过渡段当两个参数值都回落到低门限以下，就将当前状态恢复到静音状态。而如果过渡段中两个参数中的任一个超过高门限，即被认为进入语音段。

基于DTW算法的语音识别与实现，介绍了一种语音识别算法

Python中的轨迹分析和分类（Pandas和Scikit Learn） 一项针对数据挖掘研究生课程的大学项目。 给我们一个trainset，其中地理点与时间间隔成对。 首先，我们清理数据集，然后形成轨迹（具有相应的路线ID）。 本部分的最后一步是根据_their的total_distance和最大距离（它们的两个点之间）过滤掉一些轨迹。 该项目的目标首先是计算test_set_a1 / a2.csv和train_set.csv的轨迹之间的轨迹相似度。 用于该算法的算法是： 快速动态时间规整（Fast-DTW） ，取自 我实现的最长公共子序列算法。 每次考虑的距离是点的Haver

数字0至9中文男声语音

ts_cluster 使用 R 的时间序列聚类 这个 repo 只是一个示例 repo，用于学习如何对时间序列数据进行聚类。 为了处理时间序列数据，我们必须考虑并选择适合的方法。 在这个存储库中，我们使用 DTW（动态时间包装）代替欧几里得来计算一个信号到另一个信号之间的距离。 对于聚类方法，我们使用层次聚类和 DBSCAN。 我们使用的数据是来自 UCI 的 Synthetic Control Chart Time Series，更多详细信息您可以访问

语音识别相关资料，详细描述了语音识别的具体细节。是比较好看的资料.用的方法包括hmm。dtw 。mfcc等。是语音识别系统的设计文档

一种新颖的基于DTW的3D动作识别内核，具有鲁棒的噪声和丢帧功能 在该项目中，提出了一种新的基于DTW的Kinect深度传感器获得的骨骼关节位置的变长多维时间序列分类方法。 该方法基于我们提出的核函数，该核函数使用两个时间序列之间的DTW对齐路径生成的面积进行计算。 为了生成特征向量，从每个类别中随机选择一个动作作为参考样本，并在样本和参考样本之间计算所提出的核函数。 3D动作识别的最重要挑战之一是不同主体执行动作的速度和样式各异。 同样，时间序列的嘈杂和缺少帧可能会使此任务更加困难。 通过各种实验表明，所提出的方法可以有效地解决这些问题。 用法 从下载数据集，将它们放在名为“ Dataset”的文件夹中，然后按照以下步骤操作。 通过运行“ pip install -r requirements.txt”来安装所需的软件包。 将所有文件放在同一文件夹中，然后运行与每个数据集相对应的.p