实现部分观察运动技能学习的EM算法Matlab代码

资源摘要信息: "em算法matlab代码-Learning_Motor_Skills_from_Partially_Observed_Movements_Ex" 知识点: 1. EM算法（期望最大化算法）: EM算法是一种迭代方法，用于在含有不完全数据或隐藏数据的情况下进行极大似然估计或最大后验概率估计。在本代码中，EM算法用于从部分观察到的运动中学习运动技能，预测运动轨迹。 2. MATLAB编程: MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。本代码使用MATLAB进行编写，代码可运行于Matlab R2015a版本，提供了“training.m”，“test_with_partial_observations.m”以及“recordTrajectory.m”三个脚本文件，分别用于训练模型、测试模型以及生成训练和测试轨迹。 3. 运动技能学习: 代码描述了如何从部分观察到的运动中学习运动技能。这涉及到通过观察部分动作执行过程来推断整体动作的过程，是机器人学习、人机交互、运动康复等领域研究的重要内容。 4. 部分观察到的运动: 在现实生活中，我们无法总是观察到完整的运动轨迹，如因遮挡、传感器限制等原因。本代码针对这种问题提供了解决方案，即通过EM算法根据部分观察到的数据预测完整的运动轨迹。 5. 不同速度执行: 在训练或测试过程中，运动的执行速度可能不同，本代码在设计时考虑到了速度变化对运动技能学习的影响。 6. 用户交互: 代码中的交互部分允许用户通过按键来控制演示的显示，这增加了代码的可操作性，方便用户观察和分析EM算法在不同阶段的处理结果。 7. 生成训练和测试轨迹: 通过“recordTrajectory.m”脚本，用户可以使用鼠标绘制轨迹。用户绘制的轨迹可以用来生成训练和测试数据，使得模型能够学习和预测各种不同的运动。 8. 可视化结果: 本代码集包含视频文件“approximations_to_demonstrations.avi”和“test.avi”，这些视频文件能够直观展示“training.m”和“test_with_partial_observations.m”脚本的运行结果。通过可视化，用户可以更加直观地理解EM算法如何逐步改进预测轨迹。 9. 系统开源: 标签中提到的“系统开源”意味着本代码项目是开源的，用户可以自由下载、使用、修改和分发代码，并且可以查看和学习代码中的算法实现细节。 10. 文件结构: 压缩包子文件的名称“Learning_Motor_Skills_from_Partially_Observed_Movements_Executed_at_Different_Speeds-master”显示了项目文件夹的结构，暗示该代码库中包含了多个子文件夹和脚本文件，构成一个完整的项目框架。 通过使用该EM算法的MATLAB代码，研究者和开发者可以进一步探索和优化在部分观察数据条件下，如何有效地学习和预测运动技能的复杂问题。同时，代码的开源性质也鼓励了社区参与和贡献，促进了相关技术的发展和应用。