notGHMM: C语言实现的隐马尔可夫模型库

隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。该库具备处理连续观测数据集的能力，应用了高斯混合模型，这使得它能够适用于观测数据变化较为复杂的情况。 notGHMM支持多种算法，包括概率计算中的前向/后向算法，维特比算法用于序列解码，以及k-means方法或随机方法进行模型参数的初始估计。在参数估计方面，它使用了具有并行加速的Baum-Welch算法，这是隐马尔可夫模型参数学习中最常用的算法。 该库还提供了随机序列生成的功能，可以用于模拟或测试。notGHMM的构建和安装依赖于CMake工具，这使得库的安装过程与多数现代C/C++项目保持一致。用户可以通过标准的构建流程，即创建构建目录、配置项目、编译和安装来使用库。 在文档方面，notGHMM使用Doxygen生成API文档，这是一个广泛使用的文档生成工具，它从源代码注释中提取信息，生成代码文档。文档的构建命令为'make doc'。 编译和链接notGHMM库时，可以利用pkg-config工具来简化过程。pkg-config是一个用于获取编译和链接参数的系统，通过它可以查询到库安装时所记录的配置信息。使用'pkg-config --cflags --libs notghmm'可以自动获取notGHMM库所需的编译器标志和库链接标志，并将其用于编译用户代码。 从技术角度来说，notGHMM库在设计上应该是高度模块化的，以便于不同的HMM算法和功能可以独立实现和维护。它可能包含了多个源文件和头文件，分别定义了HMM相关的数据结构、函数和算法实现。库的使用可能涉及对这些数据结构和函数的调用，以及对相关算法逻辑的理解。 此外，notGHMM库可能使用了GSL（GNU Scientific Library）、弗兰（FLANN，快速库中近似最近邻搜索）和开放式MP（OpenMP，用于并行计算）等依赖库。GSL提供了一系列的数学函数和数据结构，FLANN可以用于大规模数据集的快速最近邻搜索，而OpenMP则可以使得在支持多线程的环境中执行代码时自动并行化，从而加速计算。 根据描述，notGHMM目前的用户数量较少，这意味着库可能还未被广泛地采用或测试，但也意味着用户在使用过程中可能会得到来自唯一维护者的快速支持。"