hmm算法matlab实现

隐马尔科夫模型HMM的具体算法代码，学习HMM不可多得的好资源。

function [Lp q_dec]=hmm_vitdecg（a pi mu var o）
%--------------------------------------------------------------------------
%Viterbi decoder （with gaussian observations）
%   [Lpq] = hmm_vitdecd（apipoo）
%
%   inputs:
%       a（ij）  transition probability matrix a（ij） :=p（q_t=j|q_t-1=i）
%       pi（i）   initial probability           pi（i）  :=p（q_1=i        ）
%       mu（i）   mean of gaussian probability at state i
%       var（i）  variance of gaussian probability at state i
%       o       observation sequence
%
%   outputs:
%       Lp      log probability of optimal path
%       q_dec   optimal state sequence
%--------------------------------------------------------------------------
%   See also HMM_DECD

%   $Revision: 1.0 $  $Date: 2008/10/04 00:00:00 $

%% check inputs

% number of states
N=size（a1）;
if N~=size（a2）
    fprintf（1‘error state transition probability matrix should be square\n‘）;
    return;
end

% length of observation
T=length（o）;

%% viterbi algorithm for state estimation

Ld=zeros（NT）;
f=zeros（NT）;

coff=-log（3.141592653589793）/2; % const

% init
Lb= coff-log（var）-0.5*（o（1）-mu）.^2./var;
Ld（:1）=log（pi）+Lb;
f（:1）=0;

% interation
for t=2:T
    for j=1:N
        dd=Ld（:t-1）+log（a（:j））;   % log probability of path from state 1~N to state j
        [mx idx]=max（dd）;           % find optimal path to state j
        f（jt）=idx;                 % record the optimal path to j @ time t
        
        o_t=o（t）;
        mu_j=mu（j）;
        var_j=var（j）;
        Lb_j=coff-log（var_j）-0.5*（o_t-mu_j）^2/var_j; % log probability of output o_t given current state j
        Ld（jt）=mx + Lb_j;          % log probability of optimal path to j with output o_t
    end
end

[mx idx]=max（Ld（:T））;
Lp=mx;      % log probability of optimal path
q_last=idx; % optimal last state

%% arrange result
q_dec=zeros（1T）;
for t=T:-1:1
    q_dec（t）=q_last;
    q_last=f（q_lastt）;
end

return;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1999  2009-03-11 17:23  hmm3\.m

     文件     316767  2009-03-11 17:27  hmm3\EM算法与HMM参数估计20081003.pdf

     文件       1329  2009-03-11 17:22  hmm3\hmm_backward.m

     文件       2216  2011-11-30 12:24  hmm3\hmm_bw.m

     文件       1331  2011-11-14 17:58  hmm3\hmm_forward.m

     文件       2177  2011-11-14 10:36  hmm3\hmm_vitdecd.asv

     文件       2179  2011-11-14 17:07  hmm3\hmm_vitdecd.m

     文件       1999  2009-03-11 17:23  hmm3\hmm_vitdecg.m

     文件        711  2009-03-11 17:24  hmm3\log_add.m

     文件        558  2009-03-11 17:24  hmm3\log_sum.m

     文件        253  2009-03-11 17:24  hmm3\randdist.m

     文件       1693  2011-11-14 17:56  hmm3\test_hmm_bw.m

     文件       1423  2011-11-14 11:05  hmm3\Test_hmm_forward_backword.m

     文件        413  2009-03-11 17:25  hmm3\test_hmm_vitdecd.m

     文件       1040  2009-03-11 17:26  hmm3\test_hmm_vitdecd_long.m

     文件       1384  2009-03-11 17:25  hmm3\test_hmm_vitdecg_long.m

     目录          0  2011-11-14 10:36  hmm3

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