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Python实现softDTW和动态时间规整(DTW)

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简介：
本简介探讨了Python中软决策树宽度（softDTW）与动态时间规整（DTW）的实现方法，旨在为时间序列分析提供高效灵活的距离度量工具。 soft-DTW是动态时间规整(DTW)的一种Python实现方式。

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  • Python实现softDTW和动态时间规整(DTW)
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    本简介探讨了Python中软决策树宽度（softDTW）与动态时间规整（DTW）的实现方法，旨在为时间序列分析提供高效灵活的距离度量工具。 soft-DTW是动态时间规整(DTW)的一种Python实现方式。
     
  • 动态时间规整(DTW) Python实现示例代码演示
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    本示例代码展示了如何使用Python语言实现动态时间规整（DTW）算法。通过具体代码讲解了DTW的基本原理及其应用，适合初学者学习参考。 DTW（Dynamic Time Warping / 动态时间规整）的Python实现示例基于Python 2.7版本。
     
  • DTW：动态时间规整算法的MATLAB实现
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现动态时间规整（DTW）算法的方法，适用于时间序列数据匹配与分析。 使用动态时间扭曲算法查找两个字符串之间相似性的函数。
     
  • MATLAB中的DTW动态时间规整代码
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    简介：本资源提供了一段用于实现MATLAB中DTW（Dynamic Time Warping）算法的代码。该算法适用于处理两个等长或不等长序列的时间序列匹配问题，尤其在模式识别和信号分析领域应用广泛。通过此代码可以方便地进行时间序列数据的相似性度量与分析。 我发现其他代码存在错误，因此自己编写了一个版本。对于斜方向的距离计算采用了两倍的值，用户可以根据需要自行调整大小。如果有任何问题，请指出！
     
  • MATLAB中的动态时间规整(DTW)源代码
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    本段代码实现于MATLAB环境，用于计算两序列间的动态时间规整（DTW），适用于语音识别、时间序列分析等领域。 提供了基于欧氏距离计算DTW的MATLAB源代码，该代码用于规整单维时间序列算法。输入包括一个模板时间序列和一个待测时间序列，输出是经过算法规整后的两个新时间序列。代码可以直接调用，并且已经验证没有问题。
     
  • DTW动态时间规整的语音模板识别
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    本文介绍了基于DTW（Dynamic Time Warping）算法的语音模板识别技术，探讨了其在非同步信号匹配中的应用及优势。 DTW（动态时间规整）的语音模板识别包括10个范围在0到1之间的语音模板以及测试语音。
     
  • 基于动态时间规整的K近邻：KNN与DTW分类算法的Python实现
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    本项目通过Python语言实现了结合K近邻(KNN)和动态时间规整(DTW)的分类算法，适用于非欧几里得空间中序列数据的高效匹配与分类。 动态时间扭曲的K最近邻：KNN和DTW分类算法的Python实现
     
  • FastDTW: 具有线性时间和空间复杂度的快速动态时间规整（DTW）
    优质
    FastDTW是一种高效计算动态时间规整(DTW)的算法，它能够在保证近似最优解的前提下，实现线性的时空复杂度，适用于大规模时间序列数据分析。 FastDTW 是一种近似的动态时间扭曲 (DTW) 算法，在时间和内存复杂度上相比标准 DTW 的 O(N^2) 要求有显著改进，提供接近最优的对齐结果且其复杂度为线性即 O(N)。该算法采用多级方法从低分辨率开始递归地投影解决方案，并逐步细化这些初始解。 FastDTW 用 Java 编写实现，在 JVM 堆大小不足以容纳成本矩阵时会自动切换到使用磁盘存储的成本矩阵。此外，还实现了其他替代方案如 Sakoe-Chiba Band、抽象和分段动态时间扭曲 (PDTW)，这些都是在相关论文中评估过的。 这是斯坦萨尔瓦多与菲利普陈在其论文《FastDTW：在线性时间和空间复杂度下实现准确的动态时间扭曲》里描述实验所使用的原始官方版本。
     
  • DTW：Python中的动态时间规整模块
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    DTW：Python中的动态时间规整模块是一款用于计算不同长度时间序列之间相似度的Python工具。它提供了灵活的时间序列对齐和匹配功能，适用于语音识别、金融分析等多种场景。 Python模块动态时间扭曲被用于计算时间序列之间的相似度。该软件包提供了两种实现：算法的基本版本和依赖scipy cdist的加速版本。 我们定义两个序列x, y为numpy数组： 其中y实际上是来自x的一个子序列。 ```python 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 = lambda ```
     
  • DTW-Python：R的动态时间扭曲算法软件包的Python版本
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    DTW-Python是基于R语言中动态时间规整(DTW)算法的一个Python实现。此软件包为数据科学家和研究人员提供了一个强大的工具，用于处理时间序列数据分析任务，支持多种距离测量方法及可视化功能。 欢迎使用dtw-python软件包的综合实现功能。DTW（动态时间规整）是一系列算法，用于计算两个时间序列之间局部拉伸或压缩的时间轴调整方法，以使一个时间序列（查询）尽可能精确地映射到另一个时间序列（参考）。通过这些算法可以得到两者之间的累积距离，并在需要时输出它们的映射关系。DTW广泛应用于计量经济学、化学计量学和常规时间序列挖掘中的分类与聚类任务。 该软件包提供了一套完整的，最新的动态时间规整类型算法实现，并且是完全开放源代码（GPL）形式发布的。它是C语言版本的忠实Python等效项。它支持各种局部约束条件（如对称、非对称及斜率限制），全局约束以及快速本机代码等多种绘图样式。 关于软件包和DTW的相关文献资料，详细的文档与背景信息可以在主页面上找到。希望了解如何使用该软件包的最佳途径是阅读随附的论文《》，此文章在《统计软件杂志》中免费提供。这篇文章包含了详细的操作指南及广泛的理论知识介绍，如多变量匹配、实时应用中的开放性问题以及递归类型等。