使用matlab实现DTW算法，语句比较简单易懂，曾经经过测试

压缩包中包含mfcc特征文件，这个代码实现了用于语音mfcc特征的DTW婚配算法。

STM32F103RCT6仿三菱FX1SFX1NFX2N程序KEIL源码PLC工程能通讯、能写入、能运行、校验、读出、监控代码类产品由于具备可复制性，一经销售，买家不得以任何理由退款、退货，请亲们理解，谢谢！编译环境：KeilMDK4.12-4.71(以上的版本不支持)-如果需要我们可以提供连接CPU需要：STM32F103--RAM内存不小于64KFlash内存不小于128K串口使用：USART1-(PA9\PA10)我们提供的是项目工程文件，所以次要你的MDK版本兼容直接编译就可以了；
支持所有支持三菱PLC的触摸屏基本指令：LDLDIANDANIORORILDPLDFANDPANDFORPORFSETRSTMPSMPPMRDANBORBOUTINVPLSPLFMCMCRNOPENDCALLCJFENDSRETSTLRET功能指令：ALTMOVZRSTZCPINCDECADDCMPSUBMULDIVBCDBINWANDWORWXORDECOENCOREFDHSCSDHSCRPWMRAMPPLSVDRVIDRVAPLSYZRNPLSRTCMPTZCPTADDTSUBHOURTRDTWRLD==AND==OR==SFTRSFTLSPD支持32位D指令，支持上升沿P指令软件件范围X0-X77Y0-Y77M0-M1535M8000-M8255S0-S999C0-C255T0-T255D0-D5999D8000-D8255V0-V7Z0-Z7软元件掉电保持范围与三菱FX1N兼容X0-X5高速脉冲捕捉功能与三菱FX1N兼容Y0Y1高速脉冲输出功能与三菱FX1N兼容，最高可发两路独立100K脉冲。
PLC机型:FX2N波特率：19200

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。
其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最初给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

Abstract—Althoughtherehasbeensubstantialresearchinsoftwareanalyticsforeffortestimationintraditionalsoftwareprojects,littleworkhasbeendoneforestimationinagileprojects,especiallyestimatinguserstoriesorissues.Storypointsarethemostco妹妹onunitofmeasureusedforestimatingtheeffortinvolvedinimplementingauserstoryorresolvinganissue.Inthispaper,weofferforthefirsttimeacomprehensivedatasetforstorypoints-basedestimationthatcontains23,313issuesfrom16opensourceprojects.Wealsoproposeapredictionmodelforestimatingstorypointsbasedonanovelcombinationoftwopowerfuldeeplearningarchitectures:longshort-ter妹妹emoryandrecurrenthighwaynetwork.Ourpredictionsystemisendto-endtrainablefromrawinputdatatopredictionoutcomeswithoutanymanualfeatureengineering.Anempiricalevaluationdemonstratesthatourapproachconsistentlyoutperformsthreeco妹妹oneffortestimationbaselinesandtwoalternativesinbothMeanAbsoluteErrorandtheStandardizedAccuracy.

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

感觉很多人要vc下的dtw算法其实完成很简单跟matlab是一样的这段代码一个dtw函数参数为对比的两帧数据和帧数目

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。