hmm模型matlab代码ADHSMM MATLAB代码显示了基于机器人持续时间隐藏的半马尔可夫模型（ADHSMM）构建并控制机器人操纵器的简单示例。 这些代码中给出的模型，算法和结果是旨在学习主动和被动协作机器人行为的项目的一部分。 描述 - demo_ADHSMM_logDuration01 This code implements an adaptive duration hidden semi-Markov model whose duration probabilities are represented by conditional log-normal distributions. The user can: 1. Define the number of states of the model 2. Set if the state sequence reconstruction considers the observations or only the duration information 3. Choose different patterns of

hmm模型matlab代码Mattia的ML工具 高斯混合模型，隐马尔可夫模型和相关算法的另一个Matlab实现。 为学习而构建，用于下面引用的我的HRI'18论文。 该代码使用了Tom Minka的两个库： 快速安装： 光速： 详细： 高斯混合模型（GMM）：概率，梯度和熵计算 HMM：HMM的推理和学习（MLE，仅针对多元正态发射概率的MAP） 部分HMM（PHMM）：推理和学习（MLE，MAP仅针对多元正态发射概率） 多元正态分布（MVN）：MLE，MAP，后验预测，熵计算，梯度评估 多元T学生分布（MVST）：用于MVN的后验，拉普拉斯近似 分类分布：推理和学习（MLE，MAP） Dirichlet分布：推理和学习（MLE，Weigthed MLE，熵，KL散度） 数值稳定：对数概率空间实现 参考： 拉卡（Racca），马蒂亚（Mattia）和基尔基·维尔（Kyrki Ville）。 “针对时间任务模型的主动机器人学习。” 2018年ACM / IEEE人机交互国际会议论文集，纽约，纽约，美国，2018年，第123–131页。 汤姆敏卡。 “估计Dirichlet分布。” 技术

包含HMM模型的ppt讲解文件和c语言代码

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

hmm模型matlab代码GLMHMM 有关使用GLM-HMM代码库的说明： 克隆存储库，并将matlab_code目录添加到您的MATLAB路径 要训​​练GLM-HMM模型，请调用函数HMMGLMtrain9。 该函数采用以下形式： HMMGLMtrain9(symb, emit_w, trans_w, stim, analog_emit_w, analog_symb, outfilename, options) 对于每个试验，我们假设以下内容： 审判的时长为T N个可能的输出，每个时间点仅输出一个 模型可以输入M种可能的状态 我们有K个回归变量 symb ：我们试图适应的输出符号。 此变量应该是一个（一组）单元格。 每个单元代表一个试验，并包含一个长度为T的向量。向量的元素应为集合0，...，N-1中的整数。 emit_w ：预测每个时间点的排放量的初始权重。 这应该是大小矩阵（状态数，排放数-1，回归数）或（M，N-1，K） trans_w ：预测每个时间点状态转换的初始权重。 这应该是大小（状态数，状态数，回归数）或（M，M，K）的矩阵 stim ：我们所针对的每个时间点的刺

该资源为机器学习算法2详细讲解，包括朴素贝叶斯、支持向量机、EM算法、HMM模型、集成学习进阶以及拓展理论和实践案例等详细讲解。

详细介绍了语音识别的基本过程及用到的方法及思想，总体框架是围绕HMM模型组织的。

hmm模型matlab代码HMM学习算法 该存储库包含在Matlab上使用HMM模型实现的歌曲识别器机器学习系统。 训练代码已经在8首歌曲数据集上进行了测试，每首歌曲有15个样本，其中10个样本作为训练数据，5个样本作为测试数据。 正确识别率是100％ 。 这里最标准的HMM课来自提供的课程代码。 以下是此实现的贡献代码： 为给定的离散分布质量创建随机标量： 从给定的HMM模型生成随机HMM输出数据： 从给定的MC模型生成随机马尔可夫链状态序列（有限和无限）： 计算给定训练歌曲样本的对数似然率： 歌曲旋律的特征提取器： HMM模型培训代码：

此文档是HMM模型三大问题每个公式的推导、很详细，包括了部分解释！

hmm模型matlab代码具有Baum-Welch算法的隐马尔可夫模型 该代码是用Matlab编写的。 输入 数据：N * T矩阵，长度为T的N个数据样本 A_guess：K * K矩阵，其中K是隐藏状态数[对转换矩阵的初始猜测] E_guess：K * E矩阵，其中E是排放量[排放矩阵的初始猜测] 输出 A_estimate：期望最大化的N_iter次迭代后对转换矩阵的估计 E_estimate：期望最大化的N_iter次迭代后的排放矩阵估计 用法 加载（'hmm_data.mat'）; A = [0.7,0.3; 0.3,0.7]； E = [0.25,0.25,0.25,0.25; 0.25,0.25,0.25,0.25]； [A_estimate，E_estimate] = baumwelch（数据，A，E，500）