原文:DTW算法Python实现

DTW算法可以用来衡量两个时间序列的相似性,而且两个时间序列的长度可以不必相等。 DTW算法原理 如图 所示,图中矩阵 dij 表示时间序列 A 时刻 i 和时间序列 B 时刻 j 的距离,DTW算法就是要从 , 到 m,n 找到一条路径使得累计 dij 最小。 图 :DTW算法示意图,r表示warping window,红色圆点表示累计距离最小的路径。 如何找到这条路径呢,我们这里采用动态规划算 ...

2019-03-09 19:02 2 7074 推荐指数:

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使用dtaidistance实现dtw算法(二)

使用dtaidistance实现dtw算法(二) 1、实现两两序列之间的距离计算 array([[0. , 1.41421356, 1. ], [1.41421356, 0. , 1. ], [1. , 1. , 0. ]]) 两序列之间的距离矩阵,和相关系数矩阵的排列方式 ...

Wed Oct 27 17:59:00 CST 2021 0 1001
DTW动态时间规整算法

目录 1、基本介绍 2、算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3、算法DTW算法HMM的比较 1、基本介绍 DTW:Dynamic Time ...

Mon Apr 01 23:12:00 CST 2019 0 937
DTW算法(语音识别)

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的。这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice ...

Mon Jul 24 01:37:00 CST 2017 0 2287
动态时间规整-DTW算法

作者:桂。 时间:2017-05-31 16:17:29 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6924911.html 前言 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是孤立词识别的早期技术,梳理一下,主要包括 ...

Thu Jun 01 00:45:00 CST 2017 0 7380
从一个实例中学习DTW算法

  转一篇相似度匹配的文章,写得不错!   DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称。应用很广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别,计算机视觉中的行为识别,信息检索等中。可能大家学过这些类似的课程都看到过这个算法,公式也有几个,但是很抽象,当时看懂了但不 ...

Thu May 21 20:02:00 CST 2015 0 3164
时间序列挖掘-DTW加速算法FastDTW简介

本文地址为:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。 关于DTW算法的简介请见我的上一篇博客:时间序列挖掘-动态时间归整算法原理和实现DTW采用动态规划来计算两个时间序列之间的相似性 ...

Fri Apr 19 01:29:00 CST 2013 2 15687
 
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