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在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘
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DTW算法_chancel86_dtw_时间序列_动态时间规整_DTW时间序列_
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基于matlab解决不同时间序列长度相似度计算。
基于三次样条插值的动态时间规整用于时间序列数据挖掘
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DTW:动态时间规整算法可用于测量2个时间序列之间的相似性。 该算法的目的是通过利用两个时间序列之间的时间失真来找到两个时间序列之间的最佳全局对齐方式
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DTW-动态时间规整 动态时间规整算法可用于测量2个时间序列之间的相似性。 最初设计用于自动语音识别。 该算法的目的是通过利用两个时间序列之间的时间失真来找到两个时间序列之间的最佳全局对齐方式。
基于OGS的时间序列动态时间规整算法。
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欧几里德法matlab代码-Dynamic_Time_Warping:使用动态时间规整算法对时间序列数据进行分类
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欧几里德法matlab代码Dynamic_Time_Warping 安装：要运行此代码，所有人都需要一个Matlab IDE。 该代码也可以在Octave 4.0中运行 开始：运行main.m。 在main.m文件中更改了参数。 如果需要，请编辑路径变量以更改输入文件的路径。 数据集文件夹中提供了示例od数据。 时间序列数据在此处以4种不同的方式分类，称为任务1-4。 在运行main.m之前，可以
用于时间序列分类的基于局部斜率的动态时间规整
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FastWWSearch:这项工作的重点是为动态时间规整和时间序列分类快速搜索最佳的规整窗口
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快速WW搜索 这是论文“有效搜索动态时间规整的最佳规整窗口”的资料库。 这项工作专注于快速学习/搜索动态时间规整和时间序列分类的最佳规整窗口。 实验 运行实验文件夹中的文件将给出论文的结果。 请注意，由于我们随机采样训练数据集，因此实际运行时间可能会有所不同-训练数据集中的数据顺序将影响运行时间。 通常，有3-5个参数需要修改：A. ScalabilityExperiment.java 项
DTW.zip_Python 时间序列_dtw_python时间序列_动态时间规整_序列
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fpetitjean/DBA:DBA：使用动态时间规整一致地平均时间序列-matlab开发
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该论文的源代码可在http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2010.09.013访问
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TheanoBatchDTW:Theano中的动态时间规整（DTW）的批处理（多个并发序列对）实现
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DFT的matlab源代码-ASR:用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python2.7实
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基于matlab与动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验
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