dtw算法c代码实现 文心快码BaiduComate DTW(Dynamic Time Warping)算法是一种用于测量两个时间序列之间相似性的方法,特别是在它们速度可能不同的情况下。以下是DTW算法的C语言实现指南,包括基本原理、算法设计、核心计算函数、辅助函数和测试验证。 1. 理解DTW算法的基本原理和步骤 DTW算法通过寻找两个时间序列之间
定义局部成本矩阵,该矩阵将被最小化以找到最佳对齐方式。成本矩阵 C 定义为所有时间序列点的成对距离: 图— 当地成本矩阵 C 目的是通过遵循成本最低的路线,在局部成本矩阵上找到对齐时间序列的翘曲路径。 翘曲路径 p 是局部成本矩阵上的点序列,因此是两个时间序列上的几个点序列: 必须满足一些条件: 边界条件: ...
C=c1,c2,...,cm Q=q1,q2,...,qn 为了对齐两个序列,算法中构造了一个 m×n 的矩阵,矩阵的位置(i, j)用于存储点 ci 与点qj 的距离(通常距离为欧式距离,即 d(i,j)=(ci−qj)2)。DTW算法的目的就是从矩阵中找出一条从(1, 1)到(m, n)开销最小的一条路径(warping path)。 图3阐明了DT...
编程实现语音处理中的DTW算法 编程实现语音处理中的DTW算法 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用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...
这篇文章是没有代码的,我用C语言实现了文章里的描述的DTW方法,为了方便对照原理和代码,我将文章粘贴过来,然后附上C代码。 原理 在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性。
DTW_matrix[r_index, c_index]) return DTW_matrix[-1, -1] / (test.shape[0] + reference.shape[0]) # 语音录制 class wordRecorder: def __init__(self, samplingFrequency=8000, threshold=20): self.samplingFrequency = samplingFrequency ...
图— 当地成本矩阵 C 目的是通过遵循成本最低的路线,在局部成本矩阵上找到对齐时间序列的翘曲路径。 翘曲路径p是局部成本矩阵上的点序列,因此是两个时间序列上的几个点序列: 必须满足一些条件: 边界条件: 翘曲路径的起点和终点必须是序列的第一个和最后一个点。
DTW算法也可以用C语言程序实现: /*……… function dist=dtw(t,r) ………*/ #include "stdio.h" #include #define m 4 #define n 6 #define realmax 9.9e38 void main() { float zmin(float,float,float); float t[6][4]={ {1.0,2.0
2)连续性:如果wk-1= (a', b'),那么对于路径的下一个点wk=(a, b)需要满足 (a-a') <=1和 (b-b') <=1。也就是不可能跨过某个点去匹配,只能和自己相邻的点对齐。这样可以保证Q和C中的每个坐标都在W中出现。 3)单调性:如果wk-1= (a', b'),那么对于路径的下一个点wk=(a, b)需要满足0...
DTW算法也可以用C语言程序实现:/* function dist=dtw(t,r) */ #include "stdio.h" #include <conio.h> #define m 4 #define n 6 #define realmax 9.9e38 void main() float zmin(float,fl 11、oat,float); float t64= 1.0,2.0,3.0,4.0,2.0,3.0,4.0,5.0,3.0,4.0,5.0,6.0, 4,5.0,6.0,7.0,...