连续隐马尔可夫离散隐马尔科夫模型的MATLAB实现

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于 2025-05-16 16:30:28 发布 · 450 阅读

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#matlab #人工智能 #开发语言

基于MATLAB的连续隐马尔可夫模型（CHMM）和离散隐马尔可夫模型（DHMM）的实现示例，包含模型训练和推理过程。代码分为两部分：离散HMM和连续HMM（使用高斯发射概率）。

1. 离散隐马尔可夫模型（DHMM）实现

1.1 模型参数与数据准备

clc; clear; close all;

%% 参数设置
numStates = 3;           % 状态数
numSymbols = 5;          % 观测符号数（离散符号）
transMat = [0.7 0.2 0.1;  % 状态转移矩阵
            0.1 0.6 0.3;
            0.2 0.3 0.5];
emisMat = rand(numStates, numSymbols); % 发射概率矩阵（需归一化）
emisMat = emisMat ./ sum(emisMat, 2); 

% 生成模拟观测序列
seqLen = 100;            % 序列长度
[obsSeq, trueStates] = hmmgenerate(seqLen, transMat, emisMat);

1.2 模型训练（Baum-Welch算法）

% 使用MATLAB内置函数训练（需离散观测）
[estTrans, estEmis] = hmmtrain(obsSeq, transMat, emisMat, 'Maxiterations', 100);

% 自定义Baum-Welch实现（可选）
% [estTrans, estEmis] = customBaumWelch(obsSeq, numStates, numSymbols);

1.3 解码与评估

% Viterbi解码
[~, decodedStates] = hmmviterbi(obsSeq, estTrans, estEmis);

% 计算准确率
accuracy = sum(decodedStates == trueStates) / numel(trueStates);
fprintf('解码准确率: %.2f%%\n', accuracy*100);

参考隐马尔可夫连续和离散情况下的MATLAB实现

2. 连续隐马尔可夫模型（CHMM）实现

2.1 模型参数与数据准备

%% 参数设置（使用单高斯发射概率）
numStates = 3;           % 状态数
numMixComponents = 1;    % 每个状态的高斯分量数（此处为单高斯）
mu = [1.0, 2.0, 3.0];    % 各状态均值（假设一维观测）
sigma = [0.5, 0.8, 1.2]; % 各状态标准差

% 生成模拟观测序列
trueStates