hmmdecode
隐马尔科夫模型后状态概率
语法
PSTATES = hmmdecode (seq,反式工作)
[PSTATES, logpseq] = hmmdecode (…)
[PSTATES, logpseq,前进、后退、S] = hmmdecode (…)
hmmdecode(…,“符号”,符号)
描述
PSTATES = hmmdecode (seq,反式工作)计算后的状态概率,PSTATES的序列seq,从一个隐马尔科夫模型。后状态概率的条件概率的状态k在步骤我考虑到符号的观察序列,信谊。您指定的模型转移概率矩阵,反式和一个排放概率矩阵,工作。反式(i, j)过渡状态的概率是我州j。工作(k, seq)的概率是象征seq是发出的状态k。
PSTATES数组的长度是一样的吗seq为每个状态的模型和一行。(我,j)th元素的PSTATES给出了状态的概率模型我在jth一步,考虑到序列seq。
请注意
这个函数hmmdecode开始与模型在状态1 0,步前第一次发射。hmmdecode计算的概率PSTATES基于这一事实模型状态1开始。
[PSTATES, logpseq] = hmmdecode (…)返回logpseq的对数序列的概率seq,鉴于转移矩阵反式和发射矩阵工作。
[PSTATES, logpseq,前进、后退、S] = hmmdecode (…)返回序列的向前和向后的概率了年代。
hmmdecode(…,“符号”,符号)指定发出的符号。符号可以是一个数值数组,字符串数组或单元阵列名称的符号。默认符号整数1通过N,在那里N的数量是可能的排放。
例子
反式= [0.95,0.05;0.10、0.90);工作= (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,州]= hmmgenerate(100年,反式工作);pStates = hmmdecode教育管理信息系统(seq,反式);[seq,州]= hmmgenerate(100年,反式,工作,…“符号”,{' 1 ',' 2 ',' 3 ',' 4 ',' 5 ',' 6 '})pStates = hmmdecode (seq,反式,工作,…“符号”,{' 1 ',' 2 ',' 3 ',' 4 ',' 5 ',' 6 '});
引用
[1]杜宾,R。,年代。Eddy, A. Krogh, and G. Mitchison.生物序列分析。英国剑桥:剑桥大学出版社,1998年。
版本历史
之前介绍过的R2006a
