MATLAB高斯混合模型(GMM)实现与信号处理应用

资 源 简 介

本项目提供完整的高斯混合模型实现，包括EM算法训练、概率密度计算及聚类分析。模块化代码结构清晰，附带信号处理应用示例，适合算法学习与二次开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的高斯混合模型（GMM）实现与信号处理应用示例

项目介绍

本项目提供了一个完整的高斯混合模型（GMM）算法的MATLAB实现，涵盖了从模型初始化、EM算法训练到模型评估与应用的全过程。代码采用模块化设计，结构清晰，注释详尽，特别适合机器学习与信号处理领域的学习者参考使用。项目重点展示了GMM在信号处理中的实际应用价值，包含音频信号分类和频谱数据聚类两个典型示例。

功能特性

• 完整的GMM算法实现：包含参数初始化、EM算法训练、概率密度计算等核心功能
• 多种初始化方法：支持随机初始化和K-means初始化策略
• 模型选择支持：集成BIC和AIC准则，辅助确定最优高斯分量数量
• 信号处理应用示例：提供音频信号分类和频谱数据聚类的实际案例
• 全面的结果输出：输出模型参数、隶属度矩阵、聚类标签及多种评估指标
• 丰富的可视化功能：生成数据分布图、聚类效果图和概率等高线图

使用方法

1. 准备输入数据：准备N×D维的训练数据矩阵，其中N为样本数，D为特征维度
2. 设置模型参数：指定高斯分量数量K，可选设置最大迭代次数、收敛阈值等参数
3. 训练GMM模型：调用主训练函数，获取训练后的模型参数
4. 模型应用与评估：对新数据进行聚类分析，计算模型评估指标
5. 结果可视化：查看生成的各种图表分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱（部分功能依赖）
• 信号处理工具箱（运行示例时需要）

文件说明

主程序文件实现了高斯混合模型的核心训练流程与应用演示，包括模型参数的初始化配置、期望最大化算法的迭代优化过程、概率密度计算功能以及基于最大后验概率的样本聚类分析。同时提供了模型性能评估指标的计算和多种结果可视化展示，完整演示了从数据输入到结果输出的整个处理链条。