Hidden Markov Model (HMM) 全流程 MATLAB 源码实现 - 完整工具箱

资 源 简 介

本项目提供隐马尔可夫模型的完整 MATLAB 实现，包含参数初始化、前向-后向算法训练、状态解码和序列生成功能，支持快速上手和灵活扩展。易于调用，适用于信号处理与模式识别研究。

详 情 说 明

隐马尔可夫模型（HMM）全流程 MATLAB 源码实现

项目介绍

本项目提供了一个完整的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的 MATLAB 实现，涵盖了 HMM 的核心算法和工作流程。项目实现了从参数初始化、模型训练到状态解码和序列生成的完整功能，支持离散和连续两种观测序列类型。通过本项目，用户可以深入理解 HMM 的理论基础，并直接应用于实际数据分析任务。

功能特性

• 完整的 HMM 工作流：包含模型训练、状态预测和序列生成三大核心模块
• 灵活的参数初始化：支持手动指定初始参数或自动随机初始化
• 强大的训练算法：实现 Baum-Welch 算法进行无监督参数估计
• 高效的状态解码：采用 Viterbi 算法寻找最优状态序列
• 多类型观测支持：兼容离散符号序列和连续观测向量
• 全面的评估工具：提供模型性能评估、收敛分析和可视化功能

使用方法

基本训练流程

% 准备观测序列数据 observations = {obs_seq1, obs_seq2, ..., obs_seqN};

% 设置模型参数 num_states = 3; % 隐状态数量 max_iter = 100; % 最大迭代次数 tolerance = 1e-6; % 收敛阈值

% 训练 HMM 模型 [trained_model, log_likelihood] = hmm_train(observations, num_states, max_iter, tolerance);

状态解码示例

% 对新观测序列进行状态解码 [best_path, path_prob] = viterbi_decode(new_observation, trained_model);

序列生成功能

% 基于训练好的模型生成样本序列 generated_seq = hmm_generate(trained_model, sequence_length);

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（部分功能依赖）
• 推荐内存：4GB 以上（适用于中等规模数据集）

文件说明

主程序文件整合了隐马尔可夫模型的核心算法实现，包括模型参数的初始化设置、基于前向-后向算法的概率计算功能、使用 Baum-Welch 方法进行参数优化的训练过程、通过 Viterbi 动态规划完成状态序列解码的能力，以及对离散和连续观测数据的处理支持。该文件还提供了模型性能评估工具和结果可视化功能，为用户提供完整的 HMM 分析解决方案。