Скрытая марковская модель наиболее вероятного пути к состоянию
STATES = hmmviterbi(seq,TRANS,EMIS)
hmmviterbi(...,'Symbols',SYMBOLS)
hmmviterbi(...,'Statenames',STATENAMES)
STATES = hmmviterbi(seq,TRANS,EMIS) задана последовательность, seqвычисляет наиболее вероятный путь через скрытую модель Маркова, заданную матрицей вероятности перехода, TRANSи матрица вероятностей выбросов EMIS. TRANS(i,j) - вероятность перехода из состояния i указывать j. EMIS(i,k) - вероятность того, что символ k испускается из состояния i.
Примечание
Функция hmmviterbi начинается с модели в состоянии 1 на шаге 0, перед первым излучением. hmmviterbi вычисляет наиболее вероятный путь на основании того, что модель начинается в состоянии 1.
hmmviterbi(...,'Symbols',SYMBOLS) определяет символы, которые излучаются. SYMBOLS может быть числовым массивом, строковым массивом или массивом ячеек имен символов. По умолчанию используются целые числа 1 через N, где N - количество возможных выбросов.
hmmviterbi(...,'Statenames',STATENAMES) задает имена состояний. STATENAMES может быть числовым массивом, строковым массивом или массивом ячеек имен состояний. Имена состояний по умолчанию: от 1 до M, где M - количество состояний.
trans = [0.95,0.05;
0.10,0.90];
emis = [1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6;
1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/2];
[seq,states] = hmmgenerate(100,trans,emis);
estimatedStates = hmmviterbi(seq,trans,emis);
[seq,states] = ...
hmmgenerate(100,trans,emis,...
'Statenames',{'fair';'loaded'});
estimatesStates = ...
hmmviterbi(seq,trans,emis,...
'Statenames',{'fair';'loaded'});[1] Дурбин, Р., С. Эдди, А. Крог и Г. Митчисон. Анализ биологических последовательностей. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1998.