Advertisement

em算法在matlab中实现MHMMR_m，用于多元时间序列和多重隐马尔可夫模型回归的联合分割。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码集成了em算法和Matlab/Octave代码，旨在利用多重隐马尔可夫模型回归（MHMMR）技术对多元时间序列数据进行精细化划分。多重隐马尔可夫模型回归（HMMR）是一种基于制度变迁的多元时间序列细分方法。其核心假设是，所分析的时间序列是由一系列隐藏的离散状态所控制，每个状态对应一个多元高斯回归变量的发射密度函数。通过最大似然估计（MLE）和em算法，该模型能够有效地估算其参数。请查阅以下论文以获取相关引用：@article{Chamroukhi-MHMMR-2013, Author={Trabelsi,D.andMohammed,S.andChamroukhi,F.andOukhellou,L.andAmirat,Y.}, Journal={IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering}, Number={10}, Pages={829--335}, Title={Anunsupervisedapproachforautomaticactivityrecognitionbasedo}

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • EM算法在MATLAB中的实现-MHMMR_m: 多元时间序列和多重隐马尔可夫模型回归(MHMMR)的集成划分
    优质
    本项目介绍了一种基于MATLAB实现的MHMMR方法，用于处理多元时间序列数据。该方法结合了隐马尔可夫模型与回归分析，实现了高效的模型划分和预测功能。代码已开源，便于研究与应用。 EM算法的MATLAB代码用于使用多重隐马尔可夫模型回归（MHMMR）对多元时间序列进行细分。该方法利用了多重隐马尔可夫模型回归(HMMR)来根据制度变化分析多元时间序列，假设这些时间序列由一系列隐藏的离散状态控制，并且每个状态下都有一个多元高斯分布作为发射密度。通过极大似然估计（MLE）结合EM算法计算出模型参数。 请参考以下论文： @article{Chamroukhi-MHMMR-2013, Author={Trabelsi, D. and Mohammed, S. and Chamroukhi, F. and Oukhellou, L. and Amirat, Y.}, Journal={IEEE Transactions on Automation Science and Engineering}, Number={10}, Pages={829--335}, Title={An unsupervised approach for automatic activity recognition based} }
  • MRHMMs：开源的多元回归隐马尔可夫模型
    优质
    MRHMMs是一款开源软件包，实现了多元回归隐马尔可夫模型，用于复杂时间序列数据的建模和预测。它提供了强大的工具来分析与预测具有多变量依赖关系的数据集。 它包括各种隐马尔可夫模型：回归、逻辑回归、隐马尔可夫模型以及多元正态分布混合的发射概率密度。这项工作正在进行中（2021年6月20日 - ）。
  • 时间序列分割的HMMR模型Matlab仿真及代码操作视频基于隐马尔可夫回归模型
    优质
    本视频教程提供了一种使用MATLAB进行时间序列数据分割的方法，具体介绍了基于HMMR（Hidden Markov Model Regression）模型的仿真实现过程和相关代码操作。通过详细的讲解与演示，帮助学习者掌握利用隐马尔可夫回归模型处理复杂的时间序列数据分析技术，适用于科研及工程实践中的模式识别、预测分析等领域。 领域：MATLAB 内容：基于隐马尔可夫模型回归（HMMR）的时间序列分割处理算法的MATLAB仿真及代码演示视频。 用处：用于学习如何使用隐马尔可夫模型回归（HMMR）进行时间序列数据的分割处理，适用于编程实践与研究工作。 指向人群：本硕博等不同层次的教学和科研人员。 运行注意事项： 1. 请确保您正在使用的MATLAB版本为2021a或更新。 2. 运行仿真时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数文件。 3. 在启动仿真前，务必通过左侧的“当前文件夹”窗口将路径设置到工程目录中。具体操作可以参考提供的视频教程进行学习和实践。
  • SeqHMM：用于分类序列的多变量及多通道离散隐马尔可夫模型
    优质
    SeqHMM是一种先进的统计模型，结合了多元和多通道离散数据处理能力，专门设计来提升序列数据的分类精度。通过灵活运用隐藏马尔科夫模型（HMM）架构，SeqHMM能够捕捉复杂的数据依赖性，并有效解析时间序列信息，适用于广泛的应用场景如生物信息学、语音识别及行为分析等领域。 seqHMM是一种用于分类序列的多变量和多通道离散隐马尔可夫模型。
  • 连续时间隐马尔可夫模型(HMMs)
    优质
    连续时间隐马尔可夫模型（HMMs）是一种统计模型，用于描述系统在不同状态之间转换且这些状态不可直接观察的情况。该模型广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域中，能够有效捕捉信号随时间变化的特征与模式。 HMM是Python的一个隐马尔可夫模型库。它是一个易于使用的通用库，实现了训练、检查和试验数据所需的所有重要子方法。Cython支持计算上昂贵的部分的有效性。 您可以构建两种类型的模型：离散隐马尔可夫模型通常就是指一般的隐式马尔科夫模型；连续时间的隐马尔可夫模型是隐藏马尔可夫模型的一种变体，其中状态转换可以在连续时间内发生，并且允许观察时间具有随机分布。在开始使用之前建议先阅读示例教程，它涵盖了大多数主要应用场景。 为了更深入地了解这个主题，您可以查阅相关资料或参考主要的学术文章。该项目需要Python 3.5版本以及Cython、ipython、matplotlib、notebook、numpy、pandas和scipy等库的支持；对于测试环境还需要安装pytest。在下载并安装了Numpy和Cython后，可以从test pypi直接安装软件包。
  • 基于MATLAB的HMM隐马尔可夫模型实现
    优质
    本项目利用MATLAB编程语言实现了HMM（隐马尔可夫模型）的基本功能，包括模型训练、解码及评估。通过实例演示了HMM在序列数据建模中的应用。 该资源可以直接运行runtest.m文件来测试HMM的评估和解码问题，运行baum_welch_test_mine.m文件来测试HMM学习问题。
  • 隐马尔可夫模型（HMM）- 马尔可夫模型
    优质
    隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同状态间转移的过程，其中观察到的数据依赖于系统的隐藏状态。该模型基于马尔可夫假设，即下一个状态只与当前状态相关。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。 隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同时间点的状态序列，并且这些状态是隐藏的、不可直接观测到的。该模型假设存在一组可能的状态以及从一种状态转移到另一种状态的概率规则。同时，每个状态下会生成某种观察值，但这种输出并不是唯一确定的，而是基于一定的概率分布。 隐马尔科夫模型在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域有着广泛的应用。它可以用来解决序列标注问题，如命名实体识别；也可以用于时间序列预测等任务中。
  • 连续隐马尔可夫与离散隐马尔科夫模型的MATLAB实现.zip_CHMM_DHMM_matlab_连续隐马尔
    优质
    本资源提供了连续隐马尔可夫（CHMM）和离散隐马尔可夫（DHMM）模型在MATLAB中的实现代码，适用于语音识别、自然语言处理等领域研究。 隐马尔可夫模型在连续情况和离散情况下都可以用MATLAB进行实现。
  • HMM4: 隐马尔可夫模型及Baum-Welch算法的实现
    优质
    本项目实现了经典的隐马尔可夫模型及其Baum-Welch参数学习算法，适用于序列数据建模与分析。 关于隐马尔可夫模型的Baum-Welch算法的实现。
  • MATLAB隐马尔可夫模型实例代码
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的隐马尔可夫模型（HMM）示例代码，涵盖基本概念、参数学习及状态解码等内容。适合初学者研究与实践。 关于MATLAB隐马尔可夫模型的示例代码对学习马尔科夫模型的同学非常有帮助。