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Dynamic Time Warping Function in MATLAB
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Dynamic Time Warping scr ipt
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动态时间规整程序,Matlab编写,用于两个序列的对齐-Dynamic time warping process, Matlab to prepare for the alignment of two sequences
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dynamic time warping source code
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this is a matlab code for computing DTW(dynamic time warping) for speech processing applications.
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这是模式识别中模板匹配内容的Matlab例程，其中edit_distance程序用来计算两个符号字符串间的编辑距离；
back-tracking程序是“回溯”法画出最佳路径的代价网格；
Dtw-Sakoe.m程序是具有Sakoe-Chiba局部路径约束的动态时间弯
折。-This is a pattern recognition template matching the content of Matlab routines, which edit_distance proce
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动态时间规整的一个应用实例，能够运行，希望对大家有用-Dynamic time warping, an application instance, can run, we want to be useful
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。-DTW (Dynamic Time Warping, Dynamic Time Warping) algorithm based on dynamic programming (DP) ideas, to solve the pronunciation of different lengths of the temp
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
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dynamic time warping
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dynamic time warping
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dynamic time warping
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Continuous Dynamic Time Warping Algorithm using a Linear Interpolation Model,
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全能MATLAB
可以运行多种功能，十分方便，界面清晰-Similarity measure and topology evolution of foreign exchange
markets using dynamic time warping method: Evidence from minimal
spanning tree
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动态时间规整matlab函数、动态时间规整matlab函数 -Dynamic time warping of the matlab function
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动态时间规整算法 动态时间规整算法-Dynamic time warping algorithm dynamic time warping algorithm dynamic time warping algorithm
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语音识别,包括音频读入、特征提取、动态时间规整等函数-Voice recognition, including audio reading, feature extraction, dynamic time warping function, such as
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用于大矩阵，采用矩阵运算优先速度的dtw算法实现。
dtw:Dynamic time warping 动态时间弯曲算法-dtw:Dynamic time warping
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For detailed descr iption please check: http://www.abonyilab.com/software-and-data
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If you pass in 2 vectors it returns the unnormalized distance between the vectors, the accumulated distance between them, the length of the warping path (the normalizing factor), and the warping path points.
To compare 2 vectors A and B call:
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