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

DTW（Dynamic Time Warping / 动态时间归整） python实现的Demo 基于 python 2.7 实现

DTW是一种测试两个序列在时间和速度上的相似性的一种算法，可应用到视频、音频分析中。

dtw 代码matlab 动态时间扭曲 用于对齐两个时间序列（理想情况下是 3D 加速度计值）并计算动态时间扭曲 (DTW) 距离的 MATLAB 函数。 对齐是为了校正时间序列之间的相位差。 主代码：alignDTW.m 输入：时间序列输出：DTW 距离