Скрытая модель Маркова, наиболее вероятный путь состояния
STATES = hmmviterbi(seq,TRANS,EMIS)
hmmviterbi(...,'Symbols',SYMBOLS)
hmmviterbi(...,'Statenames',STATENAMES)
STATES = hmmviterbi(seq,TRANS,EMIS) заданная последовательность, seq, вычисляет наиболее вероятный путь через скрытую модель Маркова, заданную матрицей вероятностей перехода, TRANS, и матрица вероятностей выбросов EMIS. TRANS(i,j) - вероятность перехода от состояния i в состояние j. EMIS(i,k) - вероятность того, что символ k излучается из состояния i.
Примечание
Функция hmmviterbi начинается с модели в состоянии 1 на шаге 0, перед первым выбросом. hmmviterbi вычисляет наиболее вероятный путь на основе того, что модель начинается в состоянии 1.
hmmviterbi(...,'Symbols',SYMBOLS) задает символы, которые испускаются. SYMBOLS может быть числовым массивом, строковыми массивами или массивом ячеек с именами символов. Символы по умолчанию являются целыми числами 1 через N, где N количество возможных выбросов.
hmmviterbi(...,'Statenames',STATENAMES) задает имена состояний. STATENAMES может быть числовым массивом, строковыми массивами или массивом ячеек с именами состояний. Имена состояний по умолчанию: с 1 по 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 биологической последовательности. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1998.