Markov-ization 北京大学《音乐与数学》大作业之中所写的马尔科夫转移概率矩阵自动生成器 如题，支持生成1阶与2阶的转移概率矩阵。 使用方法： 将乐音体系数字化后的谱子用空格分隔写在input.txt之中（备注：每个音用三位数表示，百位表示时值，剩下的两位数对应乐音体系中的1-97（当然，恁要是想用0-96也无所谓，毫无影响）的数字，特别地，休止符用98表示） 运行Markov-ize.cpp。 在output.txt中查看结果。 此外，还更新了Random-Note-Generator.cpp，可以基于生成的转移概率矩阵生成随机音乐的数字化。 为了方便测试，我在此提供了样例input.txt（即音乐与数学课中的《鸿雁》节选）。 原理 以一阶的为例： 首先读入乐谱的第一、二个数字化音符，记作音符对(note_pre, note_suf)，将该音符对出现的次数记录，并将以note_

markov chain......................................................

随着虚拟现实技术的发展，虚拟现实系统在越来越多的行业得到推广和应用，而人机交互技术是增强系统沉浸感、提升用户体验效果的关键技术之一。为实现利用手势交互技术进行虚拟场景控制的目的，基于隐马尔科夫模型（HMM）构建了手势识别模型，并对模型参数的设置进行了分析；基于Leap Motion研究了手势数据采集与分割方法，设计了手势识别系统技术框架；最后进行了仿真实验，95%以上的准确率说明了模型的有效性。

北京交通大学应用随机过程课件.zip

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书作者 Ricardo M. Czekster。书籍讲解了马尔可夫链及基本求解方法，包含Markov Chains、DTMC、CTMC等章节。可以在 https://github.com/czekster/markov 页面找到本书的基础材料，例如C编程代码和解决方案、MATLAB脚本、本书提供的示例的棱柱模型（CTMC/DTMC）等。 ◉ 目录： 第1章：Markov Chains（马尔科夫链） 第2章：DTMC（Discrete Time Markov Chains） 第3章：CTMC（Continuous Time Markov Chains） 第4章：More projects and models（更多项目与模型）

基于马尔科夫链的内蒙古沙尘暴预测，管军，梁振东，本文研究了马尔科夫链在沙尘暴预测模型中的应用问题。通过马尔科夫链理论以及切普-柯尔莫哥洛夫（Chapman-Kolmogorov）方程的研究，结��

显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性，但是对像素的选取通常是固定的，容易忽略图像中物体的边界信息，导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉注意机制，提出了一种新的基于超像素和马尔科夫链的显著性区域检测算法，将图像分割成若干个超像素，使用Wasserstein距离衡量超像素之间颜色、方向和位置的差异来建立马尔科夫链，将显著性检测问题转换为马尔科夫链上的随机游走问题，使用它的平稳分布作为图像的显著度。实验结果表明，相对于两种经典算法，所提出的算法在主要目标及其边界的提取精度等方面取得了较为满意的效果。

【有限马尔科夫链状态分解+Kosaraju 算法】基于Kosaraju 算法和可达矩阵的有限马尔科夫链状态分解

马尔科夫链入门资料，自己感觉比较好，上传给大家下载！

数字图像处理可以分为确定性的分析方法和统计的方法。如果我们要采用统计的方法分析处理图像，就要对图像建立相应的数学模型。马尔可夫随机场(MRF)是以其局部特性为特征的，而图像中的各个点不是相互独立的，相邻的点也会相互影响，我们可以将这种特性作为先验知识，这种先验知识可以利用MRF进行描述。所以我们选择MRF模型。