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MATLAB中的HMM源代码

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简介：
本资源提供了一套在MATLAB环境下实现隐马尔可夫模型（HMM）的核心算法源码，包括前向后向算法、Baum-Welch训练等，适用于初学者学习和研究使用。 隐马尔科夫模型（HMM）的具体算法代码包括前向、后向算法以及EM参数重估方法。

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  • MATLAB中的HMM源代码
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现隐马尔可夫模型（HMM）的核心算法源码，包括前向后向算法、Baum-Welch训练等，适用于初学者学习和研究使用。 隐马尔科夫模型（HMM）的具体算法代码包括前向、后向算法以及EM参数重估方法。
     
  • HMM模型的Matlab代码-Machine-Learning_HMM: 机器学习中的HMM
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    本项目提供了基于Matlab实现的隐马尔可夫模型（HMM）代码，适用于机器学习领域内的相关研究和应用开发。 该代码使用Matlab编写了具有Baum-Welch算法的隐马尔可夫模型（HMM）。输入数据为N*T矩阵形式的数据样本集，其中T代表每个样本的时间长度，而A_guess是一个K*K大小的转换概率矩阵，E_guess则表示一个K*E大小的发射概率矩阵。输出结果是经过期望最大化迭代后的转换和发射概率估计值。 具体使用方法如下：首先加载数据文件（hmm_data.mat），接着定义初始状态转移矩阵A=[0.7, 0.3; 0.3, 0.7]与发射矩阵E=[0.25, 0.25, 0.25, 0.25; 0.25, 0.25, 0.25, 0.25]，最后通过调用函数baumwelch(data,A,E,N_iter)来执行模型训练过程并得到优化后的矩阵参数。
     
  • HMM模型的MATLAB代码-埃莱恩(elaine)
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    这段MATLAB代码是由用户埃莱恩（Elaine）编写的关于隐马尔可夫模型（HMM）的应用程序实现。通过此代码可以更好地理解和操作HMM的相关算法。 HMM模型的MATLAB代码使用了名为埃莱恩的数据文件以及示例数据文件1.dat和2.dat。这两个文件的第一列和第二列表明排放量与状态的关系。我保留了生成这些数据所用的train.m脚本，该脚本采用示例数据（包括1.dat和2.dat）进行训练。 在执行过程中，train.m会遍历每个提供的. dat 文件，并将观测值加载到两个单元数组中以获取发射和状态信息。初始模型参数通过最大似然估计法确定。然后使用这些初步猜测以及观测的发射序列语料库来调用hmmtrain函数进行训练。 默认情况下，隐马尔可夫模型（HMM）假定从第一个状态开始，因此我们根据数据重新设置初始状态分布为最可能的值。此外，在相关文档中提到可以参考Hmm.java文件和使用命令如$javac -cp matlabcontrol-4.1.0.jar:. Hmm.java以及$java -cp matlabcontrol-4.1.0.jar:. Hmm [LEN]来进一步操作或理解模型训练过程。
     
  • 基于HMM的姿态识别Matlab代码
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    本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的姿态识别算法的Matlab实现代码，适用于姿态分析与理解的研究和应用开发。 基于HMM的姿势识别，提供了完整的data代码。
     
  • 基于HMM的语音识别Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统Matlab实现代码，适用于研究和教育目的。 我了解的关于HMM语音识别的资料不多，这些内容是从其他地方搜集到的，希望能对您有所帮助。
     
  • Matlab中的HMM程序集合
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    本资源包包含多种基于Matlab实现的隐马尔可夫模型(HMM)程序，适用于初学者和进阶用户进行状态序列预测、参数估计等研究与实践。 压缩包内包含了HMM所有相关算法的Matlab代码，并附有说明文档和演示程序，是学习HMM非常有价值的资源。
     
  • Matlab中的HMM程序集合
    优质
    Matlab中的HMM程序集合是由一系列用于实现隐马尔可夫模型(HMM)相关算法和应用的Matlab代码组成，适用于语音识别、生物信息学等领域。 压缩包内包含了所有与HMM相关的Matlab代码，并附有说明文档和演示程序，是学习HMM的宝贵资源。
     
  • 利用HMM进行语音识别的MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统MATLAB实现代码，旨在帮助学习者理解和应用HMM原理于实际语音处理任务。 使用HMM识别四种方言，每种方言有80个样本用于训练，40个样本用于识别。MATLAB代码实现这一过程。
     
  • 【中文语音识别】利用HMM及Matlab源码的实现.zip
    优质
    本资源提供基于隐马尔可夫模型（HMM）的中文语音识别系统源代码与示例，使用MATLAB语言编写，适用于深入学习和研究语音识别技术。 基于HMM实现的中文语音识别Matlab源码.zip
     
  • Python中的HMM隐马尔可夫模型代码
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    本简介提供了一个关于在Python编程语言中实现和应用HMM（隐马尔可夫模型）的具体代码示例。这段代码帮助用户理解如何通过Python库来构建、训练及评估基于HMM的统计模型，适用于语音识别、自然语言处理等领域。 HMM 隐马尔可夫模型的 Python 代码实现包括训练、测试以及相关调用部分，主要用于自然语言处理中的实体标注示例。