1.缩小搜索范围 2.降低内存消耗

                          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

位置式.增量式PID算法C语言实现 芯片:STM32F107VC 编译器:KEIL4 作者:SY 日期:2017-9-21 15:29:19 概述 PID 算法是一种工控领域常见的控制算法,用于闭环反馈控制.有以下两种分类: 增量式 每次周期性计算出的 PID 为增量值,是在上一次控制量的基础上进行的调整. 位置式 每次周期性计算出的 PID 为绝对的数值,是执行机构实际的位置. 我们使用高级语言的思想去实现两种 PID ,做到对于用户来说,调用相同的接口,内部实现不同的 PID 算法. 代码

/************ PID算法(C语言) ************/ #include <stdio.h> #include<math.h> struct _pid { int pv; /*integer that contains the process value*/ int sp; /*integer that contains the set point*/ float integral; float pgain; float igain; float dgain;

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

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

对时序对象进行分析,使用KMP算法可以分析速率不变的模式,参考时序分析:欧式空间轨迹模式识别.使用基于模板匹配的方法,对于速率发生变化的模式,需要用新的对速率要求松散的方法,DTW方法为一种广泛使用的方法. 此外,基于模板的方法也有MEI方法(Measured Equation of invariance).MHI方法(OpenCV使用了-Forward-Backward MHI (before and after the historical figure to the movement)即前

DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题.相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算.所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用. 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点.对于参考模板{R(1),R(2),-,R(m),-,R(M)},R(m)为第m帧的语音特征矢量.对于测试模板{T(1),T(2),-,T(n),-,T(N)},T(n)为测试模板的第n帧的语音特征矢量.参考模板与测试模板一般采用类型的特

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

数据挖掘算法R语言实现之决策树 最近,看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树,想要了解这方面的内容如下: > library("party")导入数据包 > str(iris) 集中展示数据文件的结构 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 150条观测值,5个变量 $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num

一.简介 迷宫求解:类似图的DFS.具体的算法思路可以参考书上的50.51页,不过书上只说了粗略的算法,实现起来还是有很多细节需要注意.大多数只是给了个抽象的名字,甚至参数类型,返回值也没说的很清楚,所以很多需要自己揣摩.这也体现了算法和程序设计语言的特点,算法更侧重本质的描述,而任何编程语言都要照顾到实现的细节以及数据类型等语法方面的需求. 表达式求值: 由于数据的读入是按照字符读入的,所以这个简单的小程序只能计算个位数的运算. 二.头文件 迷宫求解: //3_2_maze.h /** aut

一.简述 利用链表表示稀疏多项式,并基于之前的一些操作(编程实现上还是有所不同的)组合新的操作实现一元多项式的表示及相加. 二.ADT 抽象数据类型一元多项式的定义 ADT Polyomail{ 数据对象:D = {a[i]|a[i]属于TermSet, i = ,,...,m,m>= TermSet中每个元素包含一个表示系数的实数和表示指数的整数} 数据关系 基本操作: CreatPolyn(&P, m) 操作结果:输入 m 项的系数和指数,建立一元多项式 P DestroyPolyn(&

一.简述 ...由于链表在空间的合理利用上和插入.删除时不需要移动等的优点,因此在很多场合下,它是线性表的首选存储结构.然而,它也存在着实现某些基本操作,如求线性表的长度时不如顺序存储结构的缺点:另一方面,由于在链表中,结点之间的关系用指针来表示,则数据元素在线性表中的“位序”的概念已经淡化,而被数据元素在线性链表中的“位置”所代替.为此,从实际应用的角度重新定义线性链表及其基本操作.....(Page37) 此外,书上一些地方我认为存在错误,所以写代码时做了修改和注释.并且,由于一些基本操作书

一.简述 [暂无] 二.头文件 #ifndef _2_3_part1_H_ #define _2_3_part1_H_ //2_3_part1.h /** author:zhaoyu email:zhaoyu1995.com@gmail.com date:2016-6-4 note:realize my textbook <<数据结构(C语言版)>> */ //----线性表的单链表存储结构---- /** My Code to make the paragram run corr

结合问题说方案,首先先说问题: 八皇后问题:在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 嗯,这个问题已经被使用各种语言解答一万遍了,大多还是回溯法解决的. 关于回溯算法:个人理解为就是优化的穷举算法,穷举算法是指列出所有的可能情况,而回溯算法则是试探发现问题"剪枝"回退到上个节点,换一条路,能够大大提高求解效率. 具体到8皇后问题上来说,需要考虑以下几点: 1)将8个皇后定义为8行中的相对位置来标识,考虑增

/*http://1wangxiaobo@163.com 数据结构C语言版 迪杰斯特拉算法  P189 http://1wangxiaobo@163.com 编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2 */ #include <stdio.h>#include <string.h>#include <malloc.h>#include <limits.h>// 迪杰斯特拉算法的实现 #define MAX_NAME 5   // 顶点字符串的最大长度+1#de

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

ref : https://blog.csdn.net/gsls200808/article/details/48243019 在密码学中,微型加密算法(Tiny Encryption Algorithm,TEA)是一种易于描述和执行的块密码,通常只需要很少的代码就可实现.其设计者是剑桥大学计算机实验室的大卫·惠勒与罗杰·尼达姆.这项技术最初于1994年提交给鲁汶的快速软件加密的研讨会上,并在该研讨会上演讲中首次发表. 在给出的代码中:加密使用的数据为2个32位无符号整数,密钥为4个32位无符号

(图片是游戏的示意图,来自互联网,与本文程序无关) 看题目就知道是写给初学者的,没需要的就别看了,自己都觉得怪无聊的. 很多游戏的耐玩性都来自精巧的算法,特别是人工智能的水平.比如前几天看了著名的Alpha GO的算法,用了复杂的人工智能网络.而最简单的,可能就是连连看了,所以很多老师留作业,直接就是实现连连看. 连连看游戏的规则非常简单: 两个图片相同. 两个图片之间,沿着相邻的格子画线,中间不能有障碍物. 画线中间最多允许2个转折. 所以算法主要是这样几部分: 用数据结构描述图板.很简单,一