第一个图表示在较粗粒度空间(1/8)内执行DTW算法。第二个图表示将较粗粒度空间(1/8)内求得的归整路径经过的方格细粒度化,并且向外(横向,竖向,斜向)扩展一个(由半径参数确定)细粒度单位后,再执行DTW得到的归整路径。第三个图和第四个图也是这样。 由于采取了减少搜索空间的策略,FastDTW并不一定能够求得准确的...
第一个图表示在较粗粒度空间(1/8)内执行DTW算法。第二个图表示将较粗粒度空间(1/8)内求得的归整路径经过的方格细粒度化,并且向外(横向,竖向,斜向)扩展一个(由半径参数确定)细粒度单位后,再执行DTW得到的归整路径。第三个图和第四个图也是这样。 由于采取了减少搜索空间的策略,FastDTW并不一定能够求得准确的...
DTW是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单... 潘的博客 2 20184 Dynamic Time Warping 动态时间规整算法 2013-05-09 15:06 − Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否...