本系列介绍几种序列对齐方法,包括Dynamic time warping (DTW),Smith–Waterman algorithm,Cross-recurrence plot Dynamic time warping (DTW) is a well-known technique to find an optimal alignment between two given (time-dependent) sequences under certain restrictions. ——Mei…

动态时间规整DTW   在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离,但是对于一些特殊情况,欧氏距离存在着其很明显的缺陷,比如说时间序列,举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话,总的距离和应该是128,应该说这个距离是非常大的,而实际上这个序列的图像是十分相似的,这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法,然后提出了…

A recurrence plot (RP) is a straightforward way to visualize characteristics of similar system states attained at different times (Eckmann et al., 1987).  ,即RP可识别在时间上伸缩的状态对.Cross-Recurrent Plot,形成一个二维坐标轴,坐标系里的黑色代表相似的状态对,实际上在这个坐标系里,大部分的点都不是黑色的.在对角线上的路…

Smith–Waterman algorithm 首先需要澄清一个事实,Smith–Waterman algorithm是求两个序列的最佳subsequence匹配,与之对应的算法但是求两个序列整体匹配的算法是Needleman-Wusch algorithm,即 Smith–Waterman algorithm:Local Needleman-Wusch algorithm: Global Needleman-Wusch algorithm与longest common subsequence…

动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping ) 原文:https://blog.csdn.net/raym0ndkwan/article/details/45614813 算法笔记-DTW动态时间规整 简介 简单的例子 定义 讨论 约束条件 步模式 标准化 点与点的距离函数 具体应用场景 分类 点到点匹配 算法笔记-DTW动态时间规整动态时间规整/规划(Dynamic Time Warping, DTW)是一个比较老的算法,大概在1970年左右被提出来,最早用于处理语音方面识别…

转自:http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069036.html Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词. 1. DTW方法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”…

Multiple sequence alignment Benchmark Data set 1. 汇总: 序列比对标准数据集: http://www.drive5.com/bench/ This is a collection of multiple alignment benchmarks in a uniform format that is convenient for further analysis. All files are in FASTA format, with upper…

作者:桂. 时间:2017-05-31  16:17:29 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6924911.html 前言 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是孤立词识别的早期技术,梳理一下,主要包括: 1)孤立词识别操作步骤; 2)DTW原理; 内容基本就是两个博文的整合,最后一并给出链接. 一.孤立词识别操作步骤 基本原理: 基本操作是预加重.分帧,端点检测技术又叫有话帧检测(Voice activity detec…

INTRODUCTION TO BIOINFORMATICS      这套教程源自Youtube,算得上比较完整的生物信息学领域的视频教程,授课内容完整清晰,专题化的讲座形式,细节讲解比国内的京师大学堂的Mooc教程好过10000倍.下面是视频的快速链接还有文档讲义哦,很好的东东,链接分享给国内的朋友们. =课程主页:http://ocw.metu.edu.tr/course/view.php?id=37,    Instructor: Tolga CAN    Added: 18 Novem…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

                          dtw路径与线性变换路径对比 转自:http://baike.baidu.com/link?url=z4gFUEplOyqpgboea6My0mZPBh3_sZZpk6EfpzwuZ16uMlyPl7utZQi-XNkotLzLrGih9zUFNG4_tygNg8khiK 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…

Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法.应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中. 一.概述 在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别…

DTW(动态时间调整) 动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度,由于每次发言,每个字母发音的长短不同,会导致两条语音不会完全的吻合,动态时间调整算法,会对语音进行拉伸或者压缩,使得它们竟可能的对齐. 如上图红圈标注的位置,可以发现下面那条线中有许多的点与之对应,如果换成一个个离散的点表示的话,实际上是对上一条曲线该点进行了拉伸处理,使得它们最大化对齐. 最近在研究时间序列的问题,时间序列类似这个.假如我想计算两条天气的时间序列是否相似,由于时间序列有的时候会出现延迟的现象,导致两条时间…

目录 1.基本介绍 2.算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3.算法DTW和算法HMM的比较 1.基本介绍 DTW:Dynamic Time Warping,即动态时间归整.DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语音识别(孤立词识别). HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数:而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算.因此DTW算法得到了广泛使用. 2.算法原理(理论原理…

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 原文:http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Ita…

这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法.应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词…

DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称.应用很广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别,计算机视觉中的行为识别,信息检索等中.可能大家学过这些类似的课程都看到过这个算法,公式也有几个,但是很抽象,当时看懂了但不久就会忘记,因为没有具体的实例来加深印象. 这次主要是用语音识别课程老师上课的一个题目来理解DTW算法. 首先还是介绍下DTW的思想:假设现在有一个标准的参考模板R,是一个M维的向量,即R={R(1),R(2),……,R(m),……,R(M)},每…

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakur…

时间序列相似性度量方法 时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping).总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) .锁步度量是时间序列进行 "一对一"的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 "一对多"的比较. 欧氏距离属于锁步度量. 在时间序列中,我们通常需要比较两端音频的差异.而两段音频的长度大部…

让子弹飞一会 UVM框架,将验证平台和激励分开,env以下属于平台部分,test和sequence属于激励,这样各司其职.我们可以将sequence_item 比喻成子弹,sequencer 类比成弹夹,UVM平台就是个枪.如图所示uvm_sequence 的类继承关系. The sequence item is written by extending the uvm_sequence_item, uvm_sequence_item inherits from the uvm_object v…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[…

原文:http://homepages.ulb.ac.be/~dgonze/TEACHING/bioinfo_glossary.html Affine gap costs: A scoring system for gaps within alignments that charges a penalty for the existence of a gap and an additional per-residue penalty proportional to the gaps length…

http://www.onjava.com/pub/a/onjava/2001/05/30/optimization.htmlComparing the performance of LinkedLists and ArrayLists (and Vectors) (Page last updated May 2001, Added 2001-06-18, Author Jack Shirazi, Publisher OnJava). Tips: ArrayList is faster than…

The Baum-Welch algorithm is commonly used for training a Hidden Markov Model because of its superior numerical stability and its ability to guarantee the discovery of a locally maximum, Maximum Likelihood Estimator, in the presence of incomplete trai…

Horst Rutter edited this page 7 days ago · 529 revisions Indexes and search engines These sites provide indexes and search engines for Go packages: awesome-go - A community curated list of high-quality resources. Awesome Go @LibHunt - Your go-to Go T…

Effective Go  高效的go语言 Introduction 介绍 Examples 例子 Formatting 格式 Commentary 评论 Names 名字 Package names 包名 Getters Interface names 接口名 MixedCaps Semicolons 分号 Control structures 控制结构/循环结构 If Redeclaration and reassignment For Switch Type switch Function…

备注: 1.先要安装wheel库:pip install wheel 2.下载wheel,切换至下载路径,然后安装:pip install wheel库名.whl Windows Python Extension Packages by Christoph Gohlke, Laboratory for Fluorescence Dynamics, University of California, Irvine. HoloPy, a tool for working with digital h…

Accepted Papers by Session Research Session RT01: Social and Graphs 1Tuesday 10:20 am–12:00 pm | Level 3 – Ballroom AChair: Tanya Berger-Wolf Efficient Algorithms for Public-Private Social NetworksFlavio Chierichetti,Sapienza University of Rome; Ales…

http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas of computing: data representation, algorithms, programming "code", computer hardware, networking, s…