基于matlab-GUI的DTW算法语音识别，具有16页分析报告。能识别0-9数字，正确率90。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数处理之后，每个词条得到一个模型，保存为模板库。识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。程序已调通，可

基于matlab的动态时间归整（DTW）算法。16页的试验文档。以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现。程序已调通，可直接运行。 2-10 动态时间归整（DTW）算法 - 小红书 (xiaohongshu.com)

原理介绍 基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法代码获取戳这里代码获取戳这里代码获取戳这里代码获取戳这里代码获取戳这里 DTW距离： 当两个时间序列不等长时，传统的欧氏距离难以度量它们的相似性。DTW通过调节时间点之间的对应关系，能够寻找两个任意长时间序列中数据之间的最佳匹配路径。DTW算法的基本思想是通过将时间序列进行弯曲、拉伸等变换，找到它们之间的最佳匹配路径，从而

简介 动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）是一种用于比较两个时间序列相似性的算法。它被广泛应用于语音识别、手写识别、运动识别等领域。DTW算法能够有效地处理变速和变形等时间序列的不规则性，因此在许多实际问题中表现出较好的性能。 DTW算法的基本思想是找到两个时间序列之间的最佳匹配路径，使得路径上的数据点具有最小的累计距离度量。在进行匹配时，DTW算法会对两个时间序列

在比较两段运动捕捉数据时，由于时间变形和空间变形因素，所以不能直接比较两帧之间的相似度，需要借助于DTW。 比如运动序列A为基准运动，有M帧；B为测试运动，有N帧。计算A和B的DTW距离和最长公共子串算法一致。 下面是笔记总结：

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0.背景 客户要求对发电机组的过程参数进行分析，把走势异常的工艺过程数据挑出来。研究这个需求的时候感觉可能DTW算法比较合适。 关于DTW算法的描述前人描述很多。知乎中这位大神的收藏夹有很多关于时间序列算法的描述。 时间序列相似度以及聚类 - 收藏夹 - 知乎   想着搞点数据来试试才知道效果怎么样以及学会怎么用。然而甲方的数据倒腾起来太费劲。最好搞的数据是从富途上扒拉股票数据。于是决定把

文章目录 DTW是干什么的？代码结果说明及分析比较Reference DTW是干什么的？ 动态时间规整算法，故名思议，就是把两个代表同一个类型的事物的不同长度序列进行时间上的“对齐”。比如DTW最常用的地方，语音识别中，同一个字母，由不同人发音，长短肯定不一样，把声音记录下来以后，它的信号肯定是很相似的，只是在时间上不太对整齐而已。所以我们需要用一个函数拉长或者缩短其中一个信号，

DTW 起源于语音识别领域，目的是衡量两个长度不同的序列的相似性（similarity），并计算两个序列之间的最佳匹配。        对于 两个长度相同的序列，其相似性可以通过一种很直接的方式衡量 —— 依次计算两个序列中各个点之间的距离，最后进行加和。         例1 ：将两个序列中的点根据点在序列中的位置一一对应，即 A(1)与B(1)，A(2)与B(2)，...