MATLAB连续概率分布隐马尔可夫模型(HMM)工具箱

资 源 简 介

本项目实现基于连续概率分布的隐马尔可夫模型，支持通过Baum-Welch算法进行模型训练，并利用前向-后向算法完成序列识别与概率计算。适用于信号处理、模式识别等领域的时序数据分析。

详 情 说 明

基于连续概率分布的隐马尔可夫模型（HMM）建模与识别系统

项目介绍

本项目实现了一个支持连续概率分布的隐马尔可夫模型（HMM）系统，专门用于处理连续观测序列的建模与识别任务。系统采用高斯混合模型（GMM）作为观测概率分布，通过Baum-Welch算法进行参数估计，提供完整的训练、识别和解码功能。适用于语音识别、运动分析、生物信号处理等需要处理连续时序数据的应用场景。

功能特性

• 连续概率分布支持：采用高斯混合模型（GMM）拟合观测数据的概率分布
• 完整的HMM算法框架：实现前向-后向算法、Viterbi算法、Baum-Welch算法
• 灵活的模型配置：支持自定义隐状态数量、GMM混合成分数量等参数
• 收敛性控制：提供最大迭代次数和收敛阈值设置，确保训练稳定性
• 全面的评估功能：包含模型性能评估和交叉验证机制
• 训练过程监控：实时输出迭代过程中的似然度变化信息

使用方法

数据准备

准备训练数据和测试数据，格式为多维连续观测序列矩阵（N×T），其中N为特征维度，T为时间长度。

模型配置

设置HMM模型参数：

• 隐状态数量
• GMM混合成分数量
• 最大迭代次数
• 收敛阈值
• 可选初始参数（状态转移矩阵、初始状态概率、GMM参数）

模型训练

使用Baum-Welch算法对观测序列进行训练，获得优化的HMM参数：

• 状态转移概率矩阵（A）
• 初始状态概率分布（π）
• 各状态的GMM参数（权重、均值、协方差）

序列识别与解码

对测试序列进行：

• 概率计算：使用前向算法计算观测序列的似然度
• 状态解码：通过Viterbi算法找出最可能的状态序列路径

模型评估

通过交叉验证评估模型性能，输出识别准确率和模型复杂度分析报告。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存容量以处理大规模时序数据
• 建议使用多核CPU以加速GMM概率计算

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含模型初始化配置、训练数据加载与预处理、HMM参数估计过程控制、识别与解码功能执行、以及结果可视化与性能评估等多个核心模块。该文件实现了从数据输入到模型输出的端到端处理，用户可通过修改配置参数快速适配不同的应用需求。