hmm模型matlab代码HMM堆栈 这是Taehee Lee和Daniel Daniel的原始作品的更新版本。 以下是原始说明。 此回购协议仍在建设中。 概率堆栈 概率堆叠（Prob_stack.txt）：从180个底栖δ18个O记录构造概率栈。 （有关记录的详细信息，请参见[1]的metatdata表。） Prob-LR04-stack（Prob_LR04_stack.txt）：从LR04内核构造的概率堆栈。 两个堆栈文件包含五列：年龄，δ18 O值[‰]，标准差δ18 O值，上限95％的区间，和下界95％间隔的。 应用领域 应用程序文件夹包括三个应用程序：从底栖δ18条O记录，底栖δ18 O记录的年龄的估计，和铅概率叠层的构造/滞后从不同核观察到两个事件之间的分析。 所有代码均以MATLAB语言编写，位于代码文件夹中。 所有δ18 O记录文件应位于数据文件夹中。 要运行此程序，每条记录应包括三列：深度，寿命和数据值。 如果没有年龄估算值，则可以将其保留为NaN。 要运行这些应用程序，请下载Application文件夹和Prob-stack。 为了使程序运行，它们必须保留在同一文件

Robot_localization_HMM 目的是将隐马尔可夫模型应用于定位问题。 考虑一个具有定位任务（从可用数据推断出它在哪里）的机器人，该机器人给出了世界地图以及一系列感知和动作。 如图所示，机器人被放置在迷宫般的环境中。 该机器人配备了四个声纳传感器，可以在每个罗盘方向（NSEW）上指示是否存在障碍物（图中的外墙还是正方形）。 我们假设机器人具有正确的地图。 机器人执行动作“移动”以移动到相邻或相邻的正方形之一。 X t ：状态变量，表示机器人在离散网格上的位置。 dom （ X t ）= {s 1 ，...，s n }： X t的域为空正方形的集合。 NEIGHBOURS（s）：相邻的空正方形的集合，并让N（s）为该集合的大小。 移动动作的过渡模型为： 假设所有正方形的分布均匀； P（ X o = i）= 1 / n 。 E t ：传感器变量，可以有16个可

此ppt由专业人员编写，内容条例清晰，重点突出，结合了简单易懂的实例，深入浅出的介绍了隐马尔可夫模型。

基于HMM的语音识别系统，python实现版本。详细的教程见专栏

基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别系统，matlab实现，包含数据集以及源码

时序预测 | MATLAB实现HMM(隐马尔科夫)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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Python在Jupyter上使用HMM进行中文分词，将新闻文本分词后提取其中的高频词，HMM训练所需的trainCorpus.txt文件

基于HMM（隐马尔可夫模型）的会车碰撞危险性评估算法的研究 ，羊昊，孙泽昌，针对道路会车工况开发的一套评估主车与对面来车发生碰撞危险性的算法。首先根据车辆的运动状态应用车辆二自由度单轨模型预测车辆