viterbi

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讓我們假設我有一組隨機觀察： obs = [1, 2, 3, 5, 5, 5, 5, 5] 這些意見在HMM代表1點的狀態。在Matlab中，我想對這些觀測建模，所以我可以使用維特比算法來創建一種分類器。我遇到的問題是我真的不知道從哪裏開始在Matlab中生成模型。工具箱中的功能似乎沒有這個功能。是否有一個特定的圖書館，這將使我能夠執行這樣的程序，以模擬一系列觀察？

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使用matlab的卷積碼和維特比解碼使用matlab

我想使用Matlab對一個簡單的消息進行編碼和解碼。該消息被表示爲msg = [1 0 0 1 1 1 0 1]。編碼步驟是富有成效的，但解碼步驟「viterbi」返回零的二進制串「0 0 0 0 0 0 0 0」而不是初始味精。此後的代碼來源，我不知道問題出在哪裏 trellis = poly2trellis(7,[171 133]) code = convenc(msg,trellis);

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在實施用於POS標記的維特比算法時，是否需要HMM中的開始和結束狀態？

我不完全理解如何在隱馬爾可夫模型中使用開始和結束狀態。這些是設計和實施過渡和排放矩陣所必需的嗎？

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基本隱馬爾可夫模型，維特比算法

我對隱馬爾可夫模型相當陌生，我試圖將我的頭圍繞理論的一個非常基本的部分。我想使用一個HMM作爲分類器，所以，給定一個時間序列的數據我有兩個類：背景和信號。每個班級的排放概率如何估算？維特比算法是否需要背景和信號的模板來估計概率（數據|狀態）？還是我完全錯過了這一點？

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Viterbi CYK和Probabilistic CYK算法有什麼區別，有什麼區別嗎？

我認爲它們是一樣的概念， https://courses.engr.illinois.edu/cs498jh/Slides/Lecture10.pdf 概率CYK算法是用維特比算法解析的，我的概念是否正確？

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軟維特比解碼器不能正常工作

我一直在研究matlab2009中的維特比解碼器在簡單的1/2速率卷積編碼器上。這裏是我的代碼 trel = poly2trellis(3,[7 5]); msg = [ 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 ]; code = convenc(msg,trel); % Traceback Length tblen = 5; ucode = real(awgn(1

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NLTK ViterbiParser未能在解析不在的PCFG規則

import nltk from nltk.parse import ViterbiParser def pcfg_chartparser(grammarfile): f=open(grammarfile) grammar=f.read() f.close() return nltk.PCFG.fromstring(grammar) grammar

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Matlab中的快速DP（用於輪廓HMM的維特比）

我已經在Matlab中用viterbi logodds計算了效率問題。基本上我的問題是，它是強制性的嵌套循環，減慢了很多代碼。這是昂貴的部分： for i=1:input_len for j=1:num_states v_m=emission_value+max_over_3_elements; %V_M v_i=max_over_2_elements; %V_

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HMM工具箱中的問題

最近我正在對HMM進行一些訓練，我使用了HMM工具箱。但我有一些問題，無法解決它們。我訓練我的嗯，如下所示。這裏沒有問題。 [LL, prior1, transmatrix1, observematrix1] = dhmm_em(data, prior0, transmatrix0, observematrix0); 我用Viterbi算法尋找通過HMM狀態格最可能的路徑。 function

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在邊界處估計的概率是什麼意思？ R中使用depmixS4包的隱馬爾可夫模型

我是隱式馬爾可夫模型的新手，我目前試圖使用連續HMM來預測R中的UCI人類活動識別數據集（由加速度計和陀螺儀值組成）中的6個活動。既有訓練數據也有測試數據，總共有561個特徵。在幾篇論文中閱讀過它之後，我製作了一個單一的6態HMM，並使用我擁有的火車數據對其進行了訓練，假設這些州代表了一個要分類的活動。之後，我使用維特比來預測應用於測試數據時HMM的最可能的序列。使用depmixS4包HMM模型，