dtw，DTW算法程序最终输出的Dnm是一个距离还是一个矩阵

1，DTW算法程序最终输出的Dnm是一个距离还是一个矩阵

是一个方阵

搜一下：DTW算法程序最终输出的D（n,m）是一个距离还是一个矩阵？

DTW算法程序最终输出的Dnm是一个距离还是一个矩阵

2，丝芭dtw是什么意思

传媒产业的意思。丝芭dtw代表的是一个传媒产业，主要是做偶像产业，旗下艺人经常参加一些偶像选秀类节目，尤其是SNH48这个女团选秀节目，专注于年轻人市场，以粉丝经济为依托，深入挖掘并不断满足年轻人的需求，将明星、IP、线上平台、线下剧场全产业链打通协同发力。

丝芭dtw是什么意思

3，DTW和DTT都是底特律缩写但区别在哪里

似乎前者是底特律大都会的缩写，后者是底特律城市名字的缩写。都是指底特律

不是，dtw是国际机场，dtt是一个小机场地

DTW和DTT都是底特律缩写但区别在哪里

4，matlab如何找出两条不同长度的时序序列之间的匹配关系

互相关、动态时间规整等。互相关：使用`xcorr`函数可以计算两个序列之间的互相关，互相关可以用来衡量两个序列之间的相似性，通过找到互相关函数的峰值，可以确定两个序列之间的匹配关系。动态时间规整：DTW是一种用于比较两个不同长度的序列之间的相似性的方法，MATLAB中有一些开源的DTW工具包，如`dtw`和`dtwalign`，可以用来计算两个序列之间的DTW距离，并找到最佳的匹配路径。

5，dtw算法是什么谁能帮我解释下谢谢

DTW－Dynamic Time Warping，动态时间规整技术我只能查到这么多，具体也不是很清楚，不过你可以根据这个自己上网搜搜看，看能不能找到你想要的

6，DTW算法时间序列相似度 20210310

衡量时间序列之间的相似性，其特点是允许时间上的伸缩，找到一个最佳路径去匹配样本。所谓最佳，其实就是最小化样本之间的距离总和。 DTW不要求样本有同样的长度以及范围，只要给定样本的起始边界，保证它们是连续单向（可以理解为随着时间）进行的就可以了。获得 dtw_score这个代表距离的分数之后，我们就可以应用到分类，聚类等任务中的常用方法，比如KNN，SVM中了 https://www.ics.uci.edu/~pazzani/Publications/sdm01.pdf DBA：这个方法就是迭代地优化一个初始序列，使得它和其他序列的DTW平方距离最小。不过这个初始序列怎么确定呢，作者通过一些实验发现，初始长度取平均长度，然后根据数据集中的一个随机样本取初始值，可以取得不错的效果。 Adptive Scalilng：融合距离最近的相邻坐标。 https://arxiv.org/pdf/1703.01541v2.pdf

7，matlab匹配问题 dtw算法

我看了一下你的链接和程序.这是你没定义dtwOptSet,当然dtw和dtwOptSet都是作者自定义的函数，不在matlab的标准库里，这个图也是明显用了3个subplot画的如果你想运行这个，请去作者推荐的http://mirlab.org/jang/books/dcpr/introMatlabProgram.asp?title=1-2%20Example%20Programs%20(%A6p%A6%F3%A8%FA%B1o%B5下载example就可以了.

8，时间序列分类算法

欧式距离不能很好地针对时间序列的波动模式进行分类，研发更适合时间序列分类的距离度量就成为关键，这其中最经典的时间序列距离度量就是Dynamic Time Warping （DTW）。 DTW的原理如下：比如说，给定一个样本序列X和比对序列Y,Z： X：3，5，6，7，7，1 Y：3，6，6，7，8，1，1 Z：2，5，7，7，7，7，2 请问是X和Y更相似还是X和Z更相似？ DTW首先会根据序列点之间的距离(欧氏距离)，获得一个序列距离矩阵 MM，其中行对应X序列，列对应Y序列，矩阵元素为对应行列中X序列和Y序列点到点的欧氏距离： DTW通过对时间序列波动模式的分析可得到更好的时间序列分类结果。研究表明，在时间序列分类问题上，DTW距离度量配合简单的最小距离分类法（nearest neighbor）就可以取得较传统欧式距离算法（如SVM、经典多层神经网络、决策树、Adaboost）压倒性的优势。 DTW更进一步衍生出多种不同的变种，例如由Keogh和 Pazzani 提出的基于序列一阶导数的改进便取得了良好的效果；其中一种简单的方法叫Complexity Invariant distance (CID)，其利用一阶导数信息对DTW距离做计算，在某些问题上具有突出效果。除了DTW，还有其他考量时间序列的波动模式算法。例如Ye 和Keogh提出的Shapelet方法：考察序列中具有代表意义的子序列来作为Shapelet特征而进行分类。Lin等人提出了基于字典的方法，将序列根据特定的字典转化为词序列，从而进行分类。Deng提出了基于区间的方法，从区间中提取波动的特征。除了上述方法外，聚合算法（将多种不同算法聚合在一起）的研究也有了长足的进步。最近提出的COTE算法几乎将上述所有不同分类算法聚合在一起，得到了优异的分类效果。这一类的方法都是一些通过某种度量关系来提取相关特征的方法，如词袋法，通过找到该时间序列中是否有符合已有词袋中的特征（序列的样子），将一个序列用词来表示，再对词进行分类。而其他的基于特征的方法都是利用了类似的方法，如提取统计量，基于规则等，再通过分类模型进行分类。 1、MLP、FCN、ResNet MLP的输入是一个向量（数组），通过全连接的形式对整体数组的每一个元素逐层赋予权重，并求得最后的分类，这种方法是一种比较粗暴的学习方法，直接学习所有元素直接的线性或非线性相关关系，但是并没有去深度挖掘数组中更好的表现特征，分类效果不佳。 FCN是将MLP中的全链接层用卷积层进行替代，Resnet也是，但是其中的卷积层都用一维卷积核进行了替代。来自于Time Series Classifification from Scratch with Deep Neural Networks: A Strong Baseline.可以看到深度学习的方法效果基本上与传统方法相接近，甚至有所超过，其中整体表现最好的是FCN。 LSTM_FCN的方法比较简单，是将输入分别输入到两个分支中，LSTM和FCN，并在最后将两个输出分支进行concat进行softmax获得分类结果。在这篇论文中，作者说这种方法取得了比FCN更好的效果。在其他的一些比赛方案中，也有resnet+LSTM+FC的组合形式，通过Resnet的一维卷积先提取相关特征，然后通过LSTM学习一维特征向量的相关关系，再进行分类，可能针对于不同的问题还是要试试才知道哪个的效果更加好。 BiGRU-CNN与以上方法相比实际上并没有做什么大的改进，就是将LSTM分支替换成双向的GRU分支。

9，matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程

语音识别原理语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。DTW算法原理DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

t和r是当你引用这个dist函数的时候，传的参数

10，dtw算法在语音识别系统的应用

DTW是动态时间规整算法，在语音识别系统中通常用于特定人识别，特定人识别即A用户使用这个语音识别系统，B用户使用就会出现语音识别出错或无法识别的现象。DTW在语音识别系统中，是一个需要用户事先训练的系统。从操作方面上，首先需要训练，对需要控制的命令录制对应的语音；使用时只要说出与训练时同样的语音命令，即可出现识别结果，实现声控。DTW在语音识别系统中充当数据匹配比对模块。语音识别系统首先采集用户的语音，经过端点检测，找出用户的有效语音而把其他非语音段给删除；然后经过MFCC特征提取，得到用户声音的特征，最后进入DTW，进行欧式距离的比对，距离最小对应的模板，即为识别结果。希望以上信息对你有所帮助。

语音识别原理语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。dtw算法原理dtw是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=ф(in) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：d就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于dtw不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。dtw算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。