时序模型
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基于HMM与神经网络的眼部识别分析系统
本项目是一个针对眼动信号处理与识别的完整MATLAB开发方案，旨在结合概率时序模型与非线性分类器的优势实现高准确率的行为识别。系统涵盖了完整的科研开发全生命周期，包括原始眼部数据加载、精细化信号预处理、模型参数寻优、网络训练以及实时识别评估。在功能实现层面，程序首先对采集到的原始眼电或眼动仪信号进行去噪、基线漂移校正和幅度归一化处理，提取出能够反映眼球运动特性的特征向量。随后，系统采用隐马尔可夫模型（HMM）来建模眼动过程中的时序演变规律，捕捉不同注视点之间的转移逻辑；同时引入人工神经网络（NN）发挥其在
