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我备战2010数学建模美赛所精心准备的算法资料，一共13个算法。应该说是目前比较全的算法集了。每个算法由一个VC6例子实现，来解决一个问题。其中一些是自己编写，其它的也是由网上找到后经过修改编译通过的。比赛结果还不错，一个M，现在把资料共享出来，希望对大家有所帮助，算法主要有模拟退火，遗传算法，蒙特卡罗算法，蚁群算法，粒子群算法，元胞自动机，Dijkstra，最小生成树算法，二分图最大匹配算法，最大流算法，动态规划算法，分支定界法，排队论算法，决策论算法等，我写了个说明文件，列的挺详细的-I a
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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，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。-DTW (Dynamic Time Warping, Dynamic Time Warping) algorithm based on dynamic programming (DP) ideas, to solve the pronunciation of different lengths of the temp
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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，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算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
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參考文獻「Rotation invariant non-rigid shape matching in cluttered scenes」and matlab code.
使用Dynamic Programming Shape Context.-「Rotation invariant non-rigid shape matching in cluttered scenes」and matlab code.
Using Dynamic Programming Shape Context.
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DTW算法的程序，申请两个n*m的矩阵D、d,分别为累积距离和帧匹配距离。这里n和m为测试模版与参考模版的帧数。然后通过一个循环计算两个模版的帧匹配距离d。接下来进行动态规划，为每个格点 （i，j）都计算其三个可能的前续格点的累积距离D1，D2，D3。考虑到边界问题，有些前续格点可能不存在，因此加入一些判断条件最后利用最小值函数min()，找到三个前续格点的累积 距离作为累积距离，与当前帧的匹配距离d（i，j）相加，作为当前格点的累积距离。该计算过程一直达到格点（n，m），并将D（n，m）输出，
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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。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-Isolated word speech recognition, the most s
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解耦，恢复原信号，是一种双隐层反向传播神经网络，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，大学数值分析算法，通过虚拟阵元进行DOA估计，基于分段非线性权重值的Pso算法，利用matlab GUI实现的串口编程例子。- Decoupling, restore the original signal, Is a two hidden layer back propagation neural network, Particle image segment
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