动态时间扭曲

MATLAB语音信号录入代码使用动态时间扭曲（DTW）算法，用于分析用户说出的数字并训练计算机，实现语音识别。该项目核心可应用于语音转文本或安全语音密码。代码分为四个脚本，两个用于创建训练集，一个用于语音输入文件，另外两个应用MFCC算法提取语音特征并保存在Feature.mat中。最终，代码通过DTW算法比较输入语音与保存语音，准确识别用户所说数字。MATLAB平台上具备高准确性。

时间序列数据挖掘中，相关性分析至关重要。为突破传统方法仅限于同步相关性分析的局限，本研究提出了一种基于动态时间弯曲 (DTW) 的时间序列异步相关性分析方法。该方法利用 DTW 算法获取时间序列数据的最优弯曲路径，并将路径元素扩展为反映原始时间序列异步相关性的新序列。通过计算新序列之间的相关系数，可以有效地度量原始时间序列的异步相关性。数值实验结果表明，该方法扩展了时间序列数据的相关性分析研究，并具有较强的鲁棒性。

图像扭曲是一种变换，它将图像平面中的所有位置映射到另一个平面的位置。它在许多图像分析问题中都有应用，包括消除相机或特定视角引入的光学失真，地图或模板注册图像，以及对齐两个或多个图像。选择扭曲方法时需要权衡平滑失真和良好匹配的需求，可以通过参数形式或对参数进行约束来确保平滑度，通常使用微分方程来描述。匹配可以通过要对齐的点指定，通过局部相关性测量图像之间的对应关系，或通过边缘的重叠来实现。本综述审查了参数和非参数的扭曲方法以及匹配标准。

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DB

涡度是流体力学中的一个重要概念，用于描述流体的旋转程度。扭曲丝带是一种常用的可视化涡度的方法，它可以直观地展示涡度的方向、强度和分布。 在 R 语言中，可以使用多种包来实现基于涡度的扭曲丝带可视化，例如 ggplot2 和 plotly。这些包提供了丰富的函数和参数，可以根据需要调整可视化的效果，例如颜色、透明度和线条粗细等。 通过对扭曲丝带可视化的分析，可以更好地理解流体的运动规律，例如涡旋的形成、演化和相互作用等。

标题：基于MATLAB GUI的动态时间规整算法（RTW）语音识别系统【含Matlab源码341期】.mp4 内容：CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 代码压缩包内容：主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行结果效果图； 代码运行版本：Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 运行操作步骤： 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 仿真咨询：如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片；

实现了DVTSR算法的PyTorch版本，提升动态运动视频的时间分辨率。我们在ICCVW AIM2019会议上展示了该方法，并在sRGB和Raw-RGB轨道上获得了第二和第三名的成绩。我们使用VTSR数据集进行了模型训练，并提供了MATLAB代码generate_train.m用于生成训练数据。详细的实施依赖于Python 3.6和PyTorch 1.0.0，支持TensorBoardX火炬摘要数据的记录。运行示例：python main_tsr.py --lr 1e-4 --step 2 --cuda True --train_data0 ./train_data0.h5 --train_d

批量处理SQL表分区时，需注意已在第一行标记红色的修改，特别是增加分区时，确保P_1D_20180528中的时间比右侧栏中的时间早一天。

Matlab开发：GPS时间转换为UTC（GMT）时间。gps2utc函数将GPS时间标签转换为以闰秒为单位的UTC（GMT）时间。

该技术利用角点内的图像及单应矩阵H，将一个图像扭曲到另一个图像上。输入参数包括：frame（变形目标图像）、imgToEmbed（待扭曲图像）、H（单应矩阵）、cornerPts（角点坐标）。输出为warpedImg，即最终扭曲后的图像。使用示例：warpedImg=imwarp(markerImage, imageToEmbed, H, vector1)，其中vector1是均值点的坐标数组。这一技术成功实现了图像之间的精确扭曲。