k-最近邻 回到对感兴趣的时间序列进行分类的原始问题,距离度量可以与k-最近邻(k-nn)算法耦合。这意味着您可以计算时间序列到训练数据集中所有其他时间序列的 DTW 距离。然后,如果您正在考虑使用 1-nn 方法,则可以将最近邻的类与时间序列相关联,或者,同样,您可以将 k 最近类中最常用的类与 k-nn 方法相关联。
回到对感兴趣的时间序列进行分类的原始问题,距离度量可以与k-最近邻(k-nn)算法耦合。这意味着您可以计算时间序列到训练数据集中所有其他时间序列的 DTW 距离。然后,如果您正在考虑使用 1-nn 方法,则可以将最近邻的类与时间序列相关联,或者,同样,您可以将 k最近类中最常用的类与 k-nn方法相关联。 通过这种方式...
回到对感兴趣的时间序列进行分类的原始问题,距离度量可以与k-最近邻(k-nn)算法耦合。这意味着您可以计算时间序列到训练数据集中所有其他时间序列的 DTW 距离。然后,如果您正在考虑使用 1-nn 方法,则可以将最近邻的类与时间序列相关联,或者,同样,您可以将 k 最近类中最常用的类与 k-nn 方法相关联。 通过这种...
回到对感兴趣的时间序列进行分类的原始问题,距离度量可以与k-最近邻(k-nn)算法耦合。这意味着您可以计算时间序列到训练数据集中所有其他时间序列的 DTW 距离。然后,如果您正在考虑使用 1-nn 方法,则可以将最近邻的类与时间序列相关联,或者,同样,您可以将 k最近类中最常用的类与 k-nn方法相关联。 通过这种方式...
(k=1;kstrdatak.data) aa=strdatak.data; g=k; strdatag.data=aa; printf(nThe result is); printf( nnThe %s and %s is min and its value dist%d is %ennnnnnnn, filename_testf, strdatag-1.chstrg-1, g, strdatag.data); /*f是测试模板的个数,i是距离最少所对应的文件, disti是...
(ANN)。DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术,它应用动态规划的思想成功解决 第1页共16页 基于DTW算法的语音识别原理与实现 了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题,在孤立词语音识别中获得了良好性能。虽 然HMM模型和ANN在连续语音大词汇量语音识别系统优于DTW,但由于DTW算法计算 ...
( b) Result of 10一NN query ( k = 10 ) 图1 4 种模式匹配方法在 ASL 中的实验结果 Fig.1 Experimental results of 4 patter n ma tching me thod s in A S L _軎 铷 3期 李正欣 等:基于 DTW 的多元时 间序列模式 匹配方法 429
比如说对于含有n个节点的两序列的DTW计算,我们可以从左至右增量的计算DTW,即假设进行到第k的节点,那么就计算前第1到第k节点的部分DTW度量,在加上 LB{\__{keogh}} 中第k+1到第n个节点的平方和距离度量,如图5所示。 图5. DTW度量计算的提前终止优化方法 这个和写作 DTW\left( {{Q_{1:K}},{C_{1:...
10、。本文采用汉明窗对语音信号进行分帧处理,如下式:(n) =0.54-0.46cos(2n/(N-1),0nN-1预加重用具有6dB/倍频程的提升高频特性的一阶数字滤波器实现:H(z) =1-0.937 5/z端点检测采用基于短时能量和短时平均过零率法,利用已知为“静态”的最初十帧信号为短时能量设置2个门限ampl和amph,以及过零率阈值...
一个是 J.K.Baker等人将隐马尔可夫模型(Hidden Marker Model)技术引 入语音识别领域,这是语音识别方法上的重大突破。由于隐马尔可夫 模型合理、有效地描述了语音信号的统计特性,从而成为八十年代至 今应用最广泛的语音识别方法。另一个是矢量量化(Vector Quantization)技术。 · 进入八十年代和九十年代,人工神经网络的...