HMM

HMM是一种用于语音模型识别的先进算法，在数据挖掘和文本分类等机器学习领域具有重要应用。

隐马尔可夫模型（HMM）作为一种统计分析模型，诞生于20世纪70年代，并在80年代得到广泛传播和发展，成为信号处理的重要方向。目前，HMM已成功应用于语音识别、行为识别、文字识别以及故障诊断等多个领域。

该存储库包含一组Matlab代码，用于基于EM算法训练和测试多类隐马尔可夫模型分类器。这些代码已应用于情感动作识别和手势识别等连续观察领域。

在这个项目中，我们计划使用EM算法来训练针对孤立词数据的HMM模型，同时考虑Viterbi算法在测试阶段的应用。我们的实验结果显示，通过Matlab编程实现的性能与HTK相当。尽管尚未准备数据文件（.mfcc文件），但您可以根据自己的数据进行处理。如果需要，您可能需要修改“generate_trainingfile_list.m”和“generate_testingfile_list.m”中的代码以匹配数据文件的路径。请运行“EM_HMM_isolated_digit_main.m”来开始您的实验。如需更多信息，请在评论中留言。此外，您可以通过指定的链接免费获取数据文件：选择“隔离的TI数字培训文件”，采样频率为8 kHz，终结点为isolated_digits_ti_train_endpt.zip，或直接下载训练数据的.zip文件并解压缩到“wav/iso”目录下。

介绍了一种新型股市预测模型，该模型综合了隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）。文章详细阐述了这些算法在股市预测中的应用背景、原理及其组合优势。隐马尔可夫模型通过模拟市场状态的隐含变化来预测市场走势；人工神经网络则利用其非线性映射和自适应学习能力分析复杂的经济指标和金融数据；而遗传算法通过全局搜索优化模型参数，提升预测准确性。该混合模型结合了三者的优势，是当前股市预测领域的一大创新。

13.1 在硬件设计中，按键机械触点的断开和闭合导致了带波纹信号的产生，需要软件消抖处理滤波以便于输入检测。本实验板连接的按键具备硬件消抖功能（见图13-2），利用电容充放电的延时特性，成功消除了波纹信号，从而简化了软件的处理流程，只需直接检测引脚电平即可。按键的原理图显示，未按下时GPIO引脚输入为低电平（按键电路未通，引脚接地），按下时为高电平（按键电路导通，引脚接电源）。

显示器是计算机的输入输出设备，用于将特定电子信息输出到屏幕上并反射到人眼中。常见的显示器类型包括CRT、液晶、LED点阵和OLED显示器。液晶显示器(LCD)相比于CRT显示器具有功耗低、体积小、信息承载能力大和不伤眼等优点，已成为主流电子显示设备，广泛应用于电视、电脑显示器和手机屏幕等。液晶通过施加电场改变分子排列，配合偏振光片和彩色滤光片控制光线透过率和色彩输出强度，实现像素显示。图28-1展示了液晶电视与CRT电视的外观对比。液晶电视更薄且更时尚，而CRT电视较为笨重。液晶的基本原理是利用液晶分子的特殊排列控制光的传播方向。

(1) 输入参数函数包括源字模的输入参数in_width、inheig，以及缩放后字模的宽度和高度out_width、out_heig。源字模数据指针in_ptr，缩放后的字符指针out_ptr以及标志en_cn用于指示字模的语言类型。然而，out_ptr指针实际上没有被使用，因为这个函数直接将缩放后的数据存储在全局变量zoomBuff中。(2) 计算缩放比例

在连接好电脑和开发板，并确保开发板供电正常的情况下，打开KEIL编译软件。在魔术棒选项卡中选择适合的仿真器型号，详细配置步骤请参考图示：1. 打开Debug选项并配置CMSIS-DAP调试器。

在系统时钟配置实验中，通常使用HSE作为基准时钟，经过PLL倍频后作为系统时钟。例如，设置HSE为8M，PLL倍频因子为9，使得系统时钟SYSCLK为72M。SYSCLK最高可达128M。在启动文件statup_stm32f10x_hd.s中调用SystemInit()函数初始化系统时钟为72MHz。如需调整系统时钟频率，可根据时钟树流程自行修改。