matlab代码实现hMM的前向算法

资 源 简 介

matlab代码实现hMM的前向算法

详 情 说 明

HMM前向算法的原理与实现

隐马尔可夫模型（HMM）的前向算法是一种用于计算观测序列概率的动态规划方法。该算法通过逐步计算每个时间步的前向概率，避免直接穷举所有可能的状态序列，从而高效地解决HMM的评估问题。

算法流程 初始化：计算初始时刻（t=1）所有状态的前向概率，即状态概率与对应观测发射概率的乘积。 递推：对于每个后续时间步（t=2到T），利用前一时刻的前向概率、状态转移概率和当前观测的发射概率，递推计算当前时刻的前向概率。 终止：将所有最终时刻（t=T）的前向概率求和，得到整个观测序列的概率。

MATLAB实现要点 矩阵化操作：利用MATLAB的矩阵运算高效实现递推步骤，避免显式循环。 对数空间：为避免数值下溢，通常将对数概率应用于实际编程中。 归一化：在递推过程中可加入归一化步骤，进一步提升数值稳定性。

扩展说明 前向算法是HMM三大核心问题（评估、解码、学习）的基础，后续的维特比算法（解码）和Baum-Welch算法（学习）均依赖类似的前向概率思想。实际应用中需注意状态空间规模与观测序列长度的计算复杂度平衡。