HMM

资 源 简 介

HMM

详 情 说 明

隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型，广泛应用于语音识别、生物信息学等领域。Matlab的HMM工具箱提供了便捷的实现方式。

以离散输出的HMM学习为例，dhmm_em_demo.m脚本展示了典型的实现流程。首先需要确定模型的两个关键参数：状态数量Q和输出符号数量O。在这个示例中，Q=2表示模型有两个隐藏状态，O=3表示系统可以输出三种不同的观测符号。

模型的核心由三个概率矩阵组成： 初始状态概率分布：表示系统初始时处于各个状态的概率 状态转移矩阵：描述状态之间的转移概率 观测概率矩阵：给定状态下产生各个观测符号的概率

学习过程通常使用EM算法（期望最大化算法）来估计这些概率矩阵。EM算法通过迭代的方式，在观测数据不完全的情况下找到模型参数的最大似然估计。

在实际应用中，随机初始化这些概率矩阵是常见的做法。通过多次运行EM算法，最终可以得到能最好解释观测序列的模型参数。这种方法虽然不能保证找到全局最优解，但在实践中通常能得到令人满意的局部最优解。