第二章详细地介绍了平稳随机过程、高斯随机过程和白噪声随机过程等随机过程,它们是工程领域中最常见、最基本的几种随机过程。本章将讨论另外几种在工程技术中常见且重要的

介绍 HMM是Python的隐马尔可夫模型库。 它是易于使用的通用库，实现了训练，检查和试验数据模型所需的所有重要子方法。 Cython支持计算上昂贵的零件的有效性。 您可以构建两个模型： 离散隐马尔可夫模型 通常只是隐式马尔可夫模型。 连续时间隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型的变体，其中状态转换可以在连续时间内发生，并且允许观察时间的随机分布。 在开始工作之前，建议先阅读示例教程 ，其中涵盖了大多数主要用例。 为了更深入地了解该主题，您可以参阅相应的。 或阅读主要参考文章： ， 。 项目来源： ， ， 要求 python 3.5 库：Cython，ipython，matplotlib，notebook，numpy，pandas，scipy， 用于测试环境的库：pytest 下载并安装 安装Numpy和Cython之后，您可以直接从test pypi安装该软件包。

人脸识别技术有很多方法，隐马尔可夫模型人脸表情分析算法不失为一种好的方法！

一个简单实用的隐马尔可夫模型代码，可以用于分类，检测等

该软件包包含 3 个 MCMC 功能： RWM.m - 具有最佳接受率调整的标准 Metropolis Hastings。 [N.Metropolis，AWRosenbluth，MNRosenbluth，AHTeller和E. Teller，“通过快速计算机进行状态计算的方程”，《化学物理学报》，第1卷。 21，没有。 6，第 1087-1092 页，1953 年] AM.m - 具有最佳接受率调整的自适应大都会。 [H。 Haario、E. Saksman 和 J. Tamminen，“自适应 Metropolis 算法”，伯努利，卷。 7，第 223-242 页，2001 年] FSS.m-具有最佳初始宽度调整的因子切片采样。 [MM Tibbits、C. Groendyke、M. Haran 和 JC Liechty，“自动因子切片采样”，《计算和图形统计杂志》，第 2 期。

马尔可夫蒙特卡罗的室内定位算法.pdf

基于加权马尔可夫链的降水预测应用研究.pdf

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2009年写的matlab mdp源码，里面有全部的英文document介绍说明

空间邻近目标在红外像平面的成像相互交叠，形成簇状像斑，为实现对各目标的有效跟踪与识别，必须对其进行分辨。提出了基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的空间邻近目标红外像平面分辨方法。在对多点源目标的红外像平面成像建模基础上，建立了基于贝叶斯推理的空间邻近目标红外像平面分辨框架，以可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗方法实现了待估参数后验分布的计算，联合检测和估计出目标个数、各目标像平面投影位置和辐射强度参数。以中段弹道空间邻近目标的天基红外监视为例进行了仿真分析，结果表明，该方法能有效地分辨空间邻近目标中的目标个数和各目标投影位置和辐射强度。