动态时间弯曲

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。

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

Matlab开发的径向基函数/薄板样条函数和二维图像扭曲演示。

MATLAB开发：三维薄板弯曲功能。该功能涵盖了三维TPS翘曲功能的实现。

此资源提供了MATLAB算法和工具源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试，确保直接运行可靠性。如需帮助或解答任何使用问题，请随时联系我们。

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；

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。

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

Matlab开发中，针对薄板样条曲线的弯曲问题，采用了反距离加权插值技术进行了研究和开发。该方法解决样条曲线在弯曲过程中的数值计算挑战，提供了一种有效的数值解决方案。

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。