贝叶斯稳健的隐马尔可夫模型：MatLab 对象，用于用噪声、异常值和缺失值分割实值数据序列。-matlab开发

贝叶斯鲁棒隐马尔可夫模型 (BRHMM) 是一种用于分割序列多变量数据的概率模型。 该模型将数据解释为由一系列隐藏状态生成。 每个状态都是重尾分布的有限混合，具有特定于状态的混合比例和共享位置/分散参数。 该模型中的所有参数都配备有共轭先验分布，并使用与期望最大化实质相似的变分贝叶斯（vB）推理算法进行学习。 该算法对异常值具有鲁棒性并接受缺失值。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型分割的数据，以及每次 vB 迭代后数据对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，解压缩 MatLab 工作目录中的压缩文件并运行测试函数 (TestBRHMM.m) 进行演示。