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。

本篇文章将详细阐述MATLAB中HMM工具包的各个函数的使用方法，并以投两个骰子为例进行解析。主要内容包括： 转移矩阵与混淆矩阵的生成，利用这两个矩阵生成随机的观察序列和隐藏序列。 维特比算法（Viterbi）的实现，通过该算法进行最优路径的计算。 通过训练来估计转移矩阵和混淆矩阵的函数运用。 在每个部分中，将提供具体的代码示例及详细注释，帮助大家深入理解HMM的应用。

在这个示例中，我们展示了如何使用Matlab编写和运行HMM模型的代码。示例数据文件包括1.dat和2.dat，这些文件包含了排放量和状态的数据。我们在train.m中提供了代码，用于加载和处理这些数据，并用最大似然估计初始化模型。通过调整初始状态分布，我们确保模型的准确性。此外，我们还展示了如何通过javac和java调用Matlab控制包matlabcontrol-4.1.0.jar来运行Hmm.java文件。

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。

我们的方法采用MATLAB编写，介绍了一种通过隐马尔可夫模型（HMM）识别SNP和Indel的新方法。该模型通过读取带有Phred + 33编码质量得分的SAM文件和参考基因组（FASTA文件）来确定每个位置最可能的突变状态。它生成TXT格式的状态信息报告变体，并提供了将TXT格式转换为变体调用文件（VCF）格式的代码。用户可以从解压缩包中获取并使用该程序。在MATLAB中，将当前工作目录更改为“ vi-HMM”文件夹，其中包含按组织存储的子文件夹和代码。要运行程序，请将“ vi-HMM”及其子目录添加到MATLAB路径中（使用命令>> addpath(genpath(pwd))）。分析所需的数据必须放置在名为“数据”的文件夹中，该程序提供了随附的示例数据（ref.fa，example.sam和truevar.txt），这些数据基于一个包含四个隐藏状态的HMM模型：“匹配”，“SNP”，“删除”和“插入”，具有过渡概率矩阵T和发射概率矩阵E。详细的数据模拟信息可供参考。

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。

这个存储库包含Conners等人在2021年运动生态学中使用的代码和示例数据集，用于识别来自四种信天翁物种的加速度计和磁力计数据中的主要运动模式。为了使以下脚本起作用，需要将函数和工具箱加载到Matlab路径中。文件以'ft'开头的函数应包含在Functions_Toolboxes文件夹中。脚本包括：'s1_import_AGM.m'：从Technosmart AGM设备导入和预处理传感器数据；'s1_import_neurologger.m'：从Evolocus Neurologger设备导入和预处理传感器数据，数据从原始.bin文件解压缩并转换为相关单位，传感器数据框架与鸟类框架对齐；'s2_calibrate_magnetometer.m'：校准磁力计数据。

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。

要复制屏幕截图的结果，请运行：测试_WHMM。该脚本是参考文献[1]的实现，包括两部分：1. 一维信号去噪（9~11页） 2. 一维随机过程(RP)分类（第12页）。参考：[1] 使用隐马尔可夫模型的基于小波的统计信号处理：MS Crouse, RD Nowak, RG Baraniuk - IEEE信号处理交易，1998 - dsp.rice.edu。可在：http://scholarship.rice.edu/bitstream/handle/1911/19815/Cro1998Apr1Wavelet-Ba.PDF?sequence=1。确认：作者要感谢Justin Romberg教授的“hmt1d”工具箱和他对如何使用它的友好帮助。