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使用MATLAB编写的动态时间规整（DTW）代码。

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简介：
经过进一步的探索，发现现有代码中存在一些缺陷，因此我独立地编写了一套新的程序。为了实现更广泛的应用，该程序允许用户自定义斜向方向的距离，并将其设置为两倍的默认值。恳请各位使用者仔细检查，如有任何错误或不完善之处，欢迎随时提出指正。

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  • 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：动态时间规整算法的MATLAB实现
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • DTW动态时间规整的语音模板识别
    优质
    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。
     
  • 【语音识别】利用动态时间规整(DTW)的独立字语音识别Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于动态时间规整（DTW）算法实现独立字语音识别的完整Matlab代码。通过该工具包，用户能够深入理解并实践独立字级别的语音识别技术。 基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别Matlab源码.zip
     
  • 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聚类Matlab代码-STF_DTW：用于震源时间函数的DTW聚类
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab的动态时间规整(DTW)算法代码，专门针对地震学中的震源时间函数(STF)进行相似性分析和聚类研究。 DTWMatlab代码STF_DTW用于震源时间函数的DTW聚类。这些代码旨在复制J.Yin、Z.Li和MADenolle提交给AGUAdvances的手稿“震源时间函数聚类揭示地震动力学模式”中的结果和数字。预印本可以获取以供参考。 为了再现结果，可以直接在Matlab中运行Main_run_SCARDEC.m和Main_run_Simulation.m脚本。参数设置及详细信息可以在两个脚本的注释中找到。
     
  • 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