hmm的matlab实例代码

以下是一个简单的 hmm 的 Matlab 实现：

% 定义隐藏状态和可观测状态
hiddenStates = {'Rainy', 'Sunny'};
observedStates = {'Walk', 'Shop', 'Clean'};

% 定义初始概率
initialProb = [0.6; 0.4];

% 定义转移概率矩阵
transitionProb = [0.7, 0.3; 0.4, 0.6];

% 定义发射概率矩阵
emissionProb = [0.1, 0.4, 0.5; 0.6, 0.3, 0.1];

% 定义观测序列
observedSeq = [1, 2, 3];

% 使用 HMM 模型进行预测
[~, ~, predictedSeq] = hmmviterbi(observedSeq, transitionProb, emissionProb, 'Statenames', hiddenStates, 'Symbols', observedStates, 'Showpath', 'on');

% 打印预测结果
disp('Predicted sequence:');
disp(predictedSeq);

在上面的代码中，我们首先定义了隐藏状态和可观测状态，然后定义了初始概率、转移概率矩阵和发射概率矩阵。接着定义了一个观测序列，最后使用 `hmmviterbi` 函数进行预测，并打印出预测结果。