자신 주변의 20-100 미터 영역에서 마우스를 회전하지 않을 것이며 기사에있는 모든 패턴은 더 이상 0.5 미터 이내에있을 것입니다 ... (그들은 로컬로 유사합니다 (시간적으로))
크기의 완전한 불변이 필요합니다.
범위에서 스윙의 크기에 대한 논리는 이미 비늘을 찾는 것입니다. 다른 방법으로, 최대 패턴의 너비에서 최소까지의 창의 전체 열거에 의해 행을 따라 슬라이딩하는 것은 비용이 많이 듭니다. 그러나 당신은 확실히 모든 것을 찾을 것입니다. 최대 패턴의 너비만 이해하면 됩니다.
범위에서 스윙의 크기에 대한 논리는 이미 비늘을 찾는 것입니다. 다른 방법으로, 최대 패턴의 너비에서 최소까지의 창의 전체 열거에 의해 행을 따라 슬라이딩하는 것은 비용이 많이 듭니다. 그러나 당신은 확실히 모든 것을 찾을 것입니다. 최대 패턴의 너비만 이해하면 됩니다.
글쎄, 당신은 철저한 검색으로 반나절 동안 하나의 패턴을 검색한다는 것을 이해합니다 ...
아마도 DTW ?
음성 인식에서 DTW 사용에 대한 Habré에 대한 기사 .
그녀, 로컬 지역의 DTW는 느립니다.
그리고 그들은 슬라이딩 창의 모든 크기와 함께 슬라이딩 창의 전체 차트 주위를 로밍해야 합니다...
이것은 옵션이 아닙니다..
나는 더 나은 것이 있다고 확신합니다
큰 이동 정규화 + 상관 관계
아브라 + 카다브라
감사합니다 모든 것이 명확합니다)
이것은 진폭의 측면에서 볼 수 있지만 그는 시간에 그것을 원하는 것 같습니다.
그는 모든 것을 원한다
알고리즘은 모두 동일하다는 것을 이해해야 합니다.
시간과 진폭과 주파수의 차이가 있습니다 ....
Equally ONE은 패턴의 점 사이의 비율입니다.
이것은 진폭의 측면에서 볼 수 있지만 그는 시간에 그것을 원하는 것 같습니다.
시간에 따라 큰 리샘플링, 더 넓은 열(빈)로 분할 또는 그 반대로 보간
infa의 손실이 없기 때문에 보간이 더 바람직해 보입니다.자, 여기 과학자들이 패턴을 찾는 방법 의 예가 있습니다. 그러나 우리는 훨씬 더 똑똑하고 우리의 자전거는 훨씬 더 좋습니다.
나는 지역적으로 유사한 패턴에 대해 "탱크에 있는 사람들을 위해" TDW를 반복합니다.
자신 주변의 20-100 미터 영역에서 마우스를 회전하지 않을 것이며 기사에있는 모든 패턴은 더 이상 0.5 미터 이내에있을 것입니다 ... (그들은 로컬로 유사합니다 (시간적으로))
크기의 완전한 불변이 필요합니다.
나는 지역적으로 유사한 패턴에 대해 "탱크에 있는 사람들을 위해" TDW를 반복합니다.
자신 주변의 20-100 미터 영역에서 마우스를 회전하지 않을 것이며 기사에있는 모든 패턴은 더 이상 0.5 미터 이내에있을 것입니다 ... (그들은 로컬로 유사합니다 (시간적으로))
크기의 완전한 불변이 필요합니다.
괜찮아요, 12년 안에 당신은 로그를 발견하게 될 것입니다.
나는 지역적으로 유사한 패턴에 대해 "탱크에 있는 사람들을 위해" TDW를 반복합니다.
자신 주변의 20-100 미터 영역에서 마우스를 회전하지 않을 것이며 기사에있는 모든 패턴은 더 이상 0.5 미터 이내에있을 것입니다 ... (그들은 로컬로 유사합니다 (시간적으로))
크기의 완전한 불변이 필요합니다.
범위에서 스윙의 크기에 대한 논리는 이미 비늘을 찾는 것입니다. 다른 방법으로, 최대 패턴의 너비에서 최소까지의 창의 전체 열거에 의해 행을 따라 슬라이딩하는 것은 비용이 많이 듭니다. 그러나 당신은 확실히 모든 것을 찾을 것입니다. 최대 패턴의 너비만 이해하면 됩니다.
괜찮아요, 12년 안에 당신은 로그를 발견하게 될 것입니다.
로그를 취하면 위에서 그린 패턴을 인식하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
범위에서 스윙의 크기에 대한 논리는 이미 비늘을 찾는 것입니다. 다른 방법으로, 최대 패턴의 너비에서 최소까지의 창의 전체 열거에 의해 행을 따라 슬라이딩하는 것은 비용이 많이 듭니다. 그러나 당신은 확실히 모든 것을 찾을 것입니다. 최대 패턴의 너비만 이해하면 됩니다.
글쎄, 당신은 철저한 검색으로 반나절 동안 하나의 패턴을 검색한다는 것을 이해합니다 ...
더 좋은 방법이 있는 것 같아요