HMM的matlab程序

function [alpha beta gamma loglik xi_summed gamma2] = fwdback（init_state_distrib ...
   transmat obslik varargin）
% FWDBACK Compute the posterior probs. in an HMM using the forwards backwards algo.
%
% [alpha beta gamma loglik xi gamma2] = fwdback（init_state_distrib transmat obslik ...）
%
% Notation:
% Y（t） = observation Q（t） = hidden state M（t） = mixture variable （for MOG outputs）
% A（t） = discrete input （action） （for POMDP models）
%
% INPUT:
% init_state_distrib（i） = Pr（Q（1） = i）
% transmat（ij） = Pr（Q（t） = j | Q（t-1）=i）
%  or transmat{a}（ij） = Pr（Q（t） = j | Q（t-1）=i A（t-1）=a） if there are discrete inputs
% obslik（it） = Pr（Y（t）| Q（t）=i）
%   （Compute obslik using eval_pdf_xxx on your data sequence first.）
%
% Optional parameters may be passed as ‘param_name‘ param_value pairs.
% Parameter names are shown below; default values in [] - if none argument is mandatory.
%
% For HMMs with MOG outputs: if you want to compute gamma2 you must specify
% ‘obslik2‘ - obslik（ijt） = Pr（Y（t）| Q（t）=iM（t）=j）  []
% ‘mixmat‘ - mixmat（ij） = Pr（M（t） = j | Q（t）=i）  []
%  or mixmat{t}（mq） if not stationary
%
% For HMMs with discrete inputs:
% ‘act‘ - act（t） = action performed at step t
%
% Optional arguments:
% ‘fwd_only‘ - if 1 only do a forwards pass and set beta=[] gamma2=[]  [0]
% ‘scaled‘ - if 1  normalize alphas and betas to prevent underflow [1]
% ‘maximize‘ - if 1 use max-product instead of sum-product [0]
%
% OUTPUTS:
% alpha（it） = p（Q（t）=i | y（1:t）） （or p（Q（t）=i y（1:t）） if scaled=0）
% beta（it） = p（y（t+1:T） | Q（t）=i）*p（y（t+1:T）|y（1:t）） （or p（y（t+1:T） | Q（t）=i） if scaled=0）
% gamma（it） = p（Q（t）=i | y（1:T））
% loglik = log p（y（1:T））
% xi（ijt-1）  = p（Q（t-1）=i Q（t）=j | y（1:T））  - NO LONGER COMPUTED
% xi_summed（ij） = sum_{t=}^{T-1} xi（ijt）  - changed made by Herbert Jaeger
% gamma2（jkt） = p（Q（t）=j M（t）=k | y（1:T）） （only for MOG  outputs）
%
% If fwd_only = 1 these become
% alpha（it） = p（Q（t）=i | y（1:t））
% beta = []
% gamma（it） = p（Q（t）=i | y（1:t））
% xi（ijt-1）  = p（Q（t-1）=i Q（t）=j | y（1:t））
% gamma2 = []
%
% Note: we only compute xi if it is requested as a return argument since it can be very large.
% Similarly we only compute gamma2 on request （and if using MOG outputs）.
%
% Examples:
%
% [alpha beta gamma loglik] = fwdback（pi A multinomial_prob（sequence B））;
%
% [B B2] = mixgauss_prob（data mu Sigma mixmat）;
% [alpha beta gamma loglik xi gamma2] = fwdback（pi A B ‘obslik2‘ B2 ‘mixmat‘ mixmat）;

if 0 % nargout >= 5
  warning（‘this now returns sum_t xi（ijt） not xi（ijt）‘）
end

if nargout >= 5 compute_xi = 1; else compute_xi = 0; end
if nargout >= 6 compute_gamma2 = 1; else compute_gamma2 = 0; end

[obslik2 mixmat fwd_only scaled act maximize compute_xi compute_gamma2] = ...
   process_options（varargin ...
       ‘obslik2‘ [] ‘mixmat‘ [] ...
       ‘fwd_only‘ 0 ‘scaled‘ 1 ‘act‘ [] ‘maximize‘ 0 ...
                   ‘compute_xi‘ compute_xi ‘compute_gamma2‘ compute_gamma

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       6225  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改Hidden Markov Model （HMM） Toolbox for Matlab.mht

     文件        408  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0500.mat

     文件        408  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0501.mat

     文件        407  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0502.mat

     文件        409  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0503.mat

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     文件        409  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0507.mat

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     文件        404  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0515.mat

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     文件        405  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0519.mat

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     文件        397  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0527.mat

     文件        400  2013-06-14 08:55  HMM（matlab）未改HMMalleval_0528.mat

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