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stock_market_forecasting
- A fusion model of HMM, ANN and GA for stock market forecasting.pdf 股票预测，使用方法：HMM，ANN（神经网络），GA（遗传算法）等！
隐马尔可夫模型.rar
- 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。
隐马尔科夫模型
- 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80 年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。
hmmtrain
- 用于语音识别的离散隐马尔可夫模型程序（非特定人，多个观测序列），已调试通过。-used discrete speech recognition Hidden Markov Model (non-specific, a number of observation sequence), has been through testing.
hmm103
- 马尔可夫模型（马尔科夫模型、马尔克夫模型）vc源代码，-Markov model (Markov model, Markov model) vc source code,
HMM_C
- 隐马尔科夫模型的C代码，包括隐马尔科夫模型的三个经典问题的解决，作者是马里兰大学的-Hidden Markov Model of the C code, including the hidden Markov model of the three classic problems, the author is the MD of the University
stock_market_forecasting
- A fusion model of HMM, ANN and GA for stock market forecasting.pdf 股票预测，使用方法：HMM，ANN（神经网络），GA（遗传算法）等！-A fusion model of HMM, ANN and GA for stock market forecasting.pdf stock prediction, the use of methods: HMM, ANN (Art
ObjMark_For_TrackingAggregateTrajectory
- 视频分析中目标标定算法，包含很多经典的算法，非常实用，欢迎下载-ObjMark_For_TrackingAggregateTrajectory Hidden Markov Model algorithm package （HMM），Contains a lot of classical algorithms, very useful, please download
keyword-chouqu
- 基于逆向最大匹配算法的分词及基于HMM模型的词性标注系统，包括了未登录词的识别、数据库的添加等内容。（需要手动修改数据库的路径才可以运行）-Reverse Maximum Matching Algorithm Based on the sub-word HMM-based model and part of speech tagging system, including the unknown word identification,
Cforspeech
- ：用C 语言实现了一个用于控制家电开关的声音模块. 该声音模块采用当前语音识别系统的主流技 术——隐马尔可夫模型（HMM）技术，以及线性预测倒谱计算和矢量量化技术. 命令（单词）的正确识别率 在97 以上. 介绍了声音模块的设计方案，并就实现该声音模块的过程中所遇到的具体问题进行了讨论.-: The C language realization of a switch used to control the voice modu
imdict-chinese-analyzer
- imdict-chinese-analyzer 是 imdict智能词典 的智能中文分词模块，算法基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，是中国科学院计算技术研究所的ictclas中文分词程序的重新实现（基于Java），可以直接为lucene搜索引擎提供简体中文分词支持。-imdict-chinese-analyzer is a smart imdict Chinese Dictionary smart
DTW
- DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dy
Grayco-occurrencematrixbasedonfuzzyhiddenMarkovmod
- 通过对断口图像FGLCM的14个特征统计量进行相关性分析，选择角二阶矩和熵等7个统计量作为特征参数，并验证了其有效性.最后，在4类典型断口图像的特征空间上，采用隐马尔夫模型（HMM）进行分类识别。-On the fracture characteristics of the 14 images FGLCM correlation analysis statistics, select the angular second moment
HMMNote
- HMM（隐马尔科夫模型）人脸识别算法的个人心得，适合初学者。由浅入深，相当容易理解！-HMM (Hidden Markov Model) Algorithm for Face Recognition personal experience, suitable for beginners. Deep and very easy to understand!
HMM-C-language-implementation
- HMM 模型（人们所观察到的事件往往并不是与状态一一对应，而是通过一组概率相联系）的C语言实现-HMM model (the event that people are often not observed in correspondence with the state, but linked through a set of probability) of the C language
HMM
- 隐马尔科夫模型（HMM）C++代码，自己实现的，注释也很详细，希望对大家有用。-Hidden Markov Model.C++
speech-recognize-HMM-CPP
- 在语音识别中，用隐马尔科夫模型（HMM）进行训练，用C++编写的仿真代码-In speech recognition, hidden Markov model (HMM) for training, simulation code written in C++
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率
HMM
- %函数名称：HMMTrain %参数：V-------训练观察序列（n X 1Cell矩阵），IPI,IA,IB-------模型参数初始值 %返回值：PI,A,B-------模型参数的学习结果 %函数功能：隐含马尔科夫模型的Baum-Welch学习算法(% function name: HMMTrain % parameters: V------- trains the observation sequence (n, X,
HMM1
- 在VC6.0平台上进行编写的，包括隐马尔科夫模型（HMM）和混合高斯模型（GMM）在内的用于模板训练的算法。(The algorithm for template training is written on VC6.0 platform, including hidden Markov model (HMM) and mixed Gauss model (GMM).)