HMM（隐马尔可夫模型）的matlab算法代码

资 源 简 介

HMM（隐马尔可夫模型）的matlab算法代码

详 情 说 明

隐马尔可夫模型（HMM）是一种用于处理序列数据的统计概率模型，常用于语音识别、生物信息学等领域。在MATLAB中实现HMM算法，通常需要构建三个核心部分：状态转移矩阵、观测概率矩阵以及初始状态概率分布。

HMM的核心问题包括：评估问题（给定模型和观测序列，计算其概率）、解码问题（寻找最可能的状态序列）以及学习问题（从观测数据中估计模型参数）。MATLAB提供了矩阵运算和概率计算的强大支持，使得实现这些功能更加高效。

在MATLAB中，HMM的实现通常涉及前向-后向算法（解决评估问题）、维特比算法（解决解码问题）以及Baum-Welch算法（解决参数学习问题）。这些算法依赖矩阵运算和迭代优化，能够有效处理状态和观测之间的关系。

对于初学者，可以从简单的离散观测HMM入手，逐步扩展到连续观测或混合模型。MATLAB的向量化操作和内置函数（如`logsumexp`）能显著简化代码实现，同时提高运行效率。