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MATLAB中的DTW算法实现

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简介：
本文章介绍了如何在MATLAB中实现动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法，并探讨了其在模式识别和序列匹配中的应用。 我已经用MATLAB实现了DTW算法，并且已经完成了测试。

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  • MATLAB中的DTW算法实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法，并探讨了其在模式识别和序列匹配中的应用。 我已经用MATLAB实现了DTW算法，并且已经完成了测试。
     
  • 基于MATLAB的DTW算法实现
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    本研究利用MATLAB编程环境实现了动态时间规整(DTW)算法，并探讨了其在时间序列分析中的应用效果。 我已经用MATLAB实现了DTW算法，并且已经完成了测试。
     
  • 基于MATLAB的DTW算法实现
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB编程环境来具体实施动态时间规整(DTW)算法，为读者提供了深入理解及应用此算法的基础。 我已经用MATLAB实现了DTW算法，并且已经完成了测试。
     
  • 利用MATLAB实现DTW算法
    优质
    本项目旨在通过MATLAB编程环境实现动态时间规整（DTW）算法，以解决序列匹配问题，并探讨其在语音识别和时间序列分析中的应用。 基于Matlab软件实现了语音识别中的DTW算法。该算法采用时间伸缩技术，解决了训练模板与参考模板帧长不一致的问题。
     
  • 利用MATLAB实现DTW算法
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB编程环境来实现动态时间规整(DTW)算法。通过具体代码示例和解释，帮助读者理解并掌握这一重要的信号处理技术。 使用MATLAB实现DTW算法的代码语句简单易懂，并且已经经过测试。
     
  • 基于MATLAB的DTW算法实现（含源码）
    优质
    本项目介绍了如何使用MATLAB语言实现动态时间规整(DTW)算法，并包含完整的代码资源。适合于语音识别、时间序列分析等领域研究者参考学习。 使用MATLAB实现DTW算法（源代码），语句简单易懂，并且已经经过测试。
     
  • MATLAB中的DTW算法工具包
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    本工具包提供了一套全面的动态时间规整(DTW)算法实现，旨在帮助用户在MATLAB环境中高效地进行时间序列分析和匹配。 DTW算法即动态时间规整（Dynamical Time Warping），是一种常用的信号处理和特征提取方法。这里提供了一个完整的Matlab实现示例来展示如何使用该算法。
     
  • 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。
     
  • 快速DTW实现：基于矩阵运算的DTW方法
    优质
    本文提出了一种基于矩阵运算的动态时间规整(DTW)算法，通过优化计算方式加速了传统DTW方法，适用于大数据量的时间序列分析。 DTW 通过矩阵运算实现快速的动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW），以加速两个序列之间的比对过程：相比于 dtw 和 fastdtw 包，它利用矩阵运算而非顺序向量运算来提高计算效率。 参数： - x: numpy.ndarray 形状为一维或二维 - y: numpy.ndarray 形状应与 x 一致（即也为一维或二维） - dist: 函数 用于测量来自序列x和y的帧之间的距离，如果输入是一维数组，则函数应该比较单个元素 (x[i], y[j]) 并返回一个值；如果是二维数组，则根据具体需求进行相应的操作。