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搜索资源 - dynamic time warping
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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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ASSOCIATION RULE MINING FOR SEQUENTIAL PATTERN MINING, SPEECH RECOGNITION USING DYNAMIC TIME WARPING
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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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Dynamic Time Warping algorithm, implemented in C#
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动态时间规整算法的C程序，源码，仅供参考~-Dynamic time warping algorithm C program source code, for reference ~
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Dynamic Time Warping
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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-A Dynamic Warping, DTW (Dynamic Time GuiZheng) algorithm, which is based on Dynamic programming (DP) ideas, solving the pronunciation different length of template matching problem
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Speech Reacoginze Project
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Continuous Dynamic Time Warping Algorithm using a Linear Interpolation Model,
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基于动态时间规整的语音识别系统研究及其实现，用C语言编程完成-Dynamic time warping-based speech recognition system and its implementation, complete with C language programming
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dynamic time warping
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dynamic time warping
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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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基于LPMCC的语音识别系统实现
语音识别可实现人机交互和语音控制，在X-业控制、消费电子等领域都有广泛应用。结合人发音的生理
结构的特点，使用LPMCC(LPC倒谱美尔变换)作为特征向量，采用动态规划算法作为核心识别算法，在TMS320VC5402芯片上实现了特定人、孤立词的高性能实时识别系统。-Speech Recognition System Based On LPMCC
Speech recognition can achieve human—computer intera
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C语言DTW算法实现,主要功能:
1)快速近邻DTW比较
2)算法稳定
3)节省内存-== Key features ==
1) Fast Dynamic Time Warping nearest neighbor cost retrieval.
2) Persistence
3) External-memory: you need only a constant amount of RAM
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外国人写的Derivative Dynamic Time Warping相关内容，对理解dtw算法有帮助-Written by foreigners of the Derivative Dynamic Time Warping related content to help understand dtw algorithm
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