隐马尔柯夫模型在信号检测中的应用

用隐滤波器隐马尔哥尔夫模型从相似功率谱噪声中检测脑电信号，运用似然比检验的方法对混有噪声的脑电信号进行检测。实践表明，该方法检测效果较好，在－１８ｄＢ信噪比时仍得到满意的ＲＯＣ曲线。     

隐马尔柯夫模型在话者识别中的应用

讨论了马尔柯夫模型的基本原理及在许者识别中的应用,并且实现了一个文本有关的话者确认系-统,其最高正识率为９８％。     

被动声纳信号分类特征提取的研究

对被动声纳信号进行了分析和特征提取,基于听觉系统识别声音信号的原理,提出了一种新颖的平稳恒Ｑ特征,并给出了距离指数和识别指数２种更为合理的评价方法。实验结果表明本文提出的平稳恒Ｑ特征较原有几种典特征,具有良好的分类正确性。／     

关于隐马尔可夫模型的一个极限性质

隐马尔可夫模型是研究发音过程、神经生理学与生物遗传等问题的有力工具,并且在弱相依变量的建模上得到了广泛应用.本文假定隐藏的马氏链为非齐次的,从而导出了该模型泛函序列{fn(X0,...,Xn,Yn)}的强极限定理.     

一类隐马尔可夫模型的若干极限性质

假定隐藏的马尔可夫链为非齐次，研究隐非齐次马尔可夫模型的一些强极限定理．首先在引理中得出了隐非齐次马尔可夫模型的一些性质，从而导出了隐非齐次马尔可夫模型的三元函数一类平均值的强极限定理．作为定理的推论，得到了隐非齐次马尔可夫模型状态出现频率的一类强极限定理．隐马尔可夫模型可应用于弱相依随机变量的建模上，也可用作研究发音过程、神经生理学与生物遗传等方面的工具．     

语音识别中的动态时间规正和隐马尔可夫模型等价性研究

本文论证了动态时间最正和隐马尔可夫模型在一定条件下的等价性，指出在连续观测空间中，隐马尔可夫模型的状态时序列在一定条件下就是动态时间规正中的参考模板。     

基于隐马尔可夫树非高斯信号的建模分析与分类识别

研究了基于小波域隐马尔可夫树模型非高斯信号的建模方法．探讨了海洋环境噪声和船舶辐射噪声在不同工况下所表现出的不同模型特征，并根据它们在HMT模型参数上的特征差异提出了一种新的检测方法，实验证明，该方法的检测性能比过零检测、能量检测以及二阶统计量检测方法要好．通过结合小波域隐马尔可夫模型和支撑向量机，提出了一种新的水声非高斯噪声信号的识别分类方法，实验证明，该方法具有较好的分类性能．     

基于小波域分类隐马尔可夫树模型的图像恢复

针对自然图像的非平稳特性和图像恢复中计算困难的问题,提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像恢复算法.从图像恢复的贝叶斯框架出发,将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识,构造正则化约束进行图像恢复.该模型具有空间适应性,使建模更加精确.对恢复方程的求解,采用了分类简化的共轭梯度算法.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,能提高图像恢复峰值信噪比(PSNR).     

隐马尔可夫模型及在人脸识别算法中的应用

介绍了隐马尔可夫模型(HMM)及其三大算法,并将其引入人脸识别的研究中,描述了一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法.一幅正面人脸图像的重要特征具有一定的顺序,它可以通过一维的HMM来建模,每个特征区域被指定为一个状态,通过K-L变换将降维以后的特征矢量作为观察矢量.和其他人脸识别的方法比较,隐马尔可夫模型更能为人脸检测和识别提供灵活的框架.     

隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用

介绍了马尔可夫对《欧根·奥涅金》的数学研究,说明了语言的使用是一个随机过程,通过天气事件的实例对马尔可夫链和隐马尔可夫模型进行了数学描述,最后应用隐马尔可夫模型来解决自然语言处理中的自动词类标注问题。     

隐马尔科夫模型在词性标注中的应用

文章从一阶隐马尔科夫模型（HMM）的定义及其基本问题出发,把词性自动标注描述成HMM模型的一个应用,并给出了语料库中统计计算各个模型参数的方法,其中对词性序列的检测和最佳词性序列的生成方面进行了较详细的描述和研究。     

矢量量化技术和隐马尔柯夫模型方法在韵母识别中的应用

本文应用矢量量化技术(Vector Quantization)和隐马尔柯夫模型方法(Hidden Markov Model)为一个全字汇量的孤立字普通话语音识别系统设计了韵母识别子系统.该系统由韵母信号析取器、滤波器阵列特征分析器、矢量量化器、预识别器、隐马尔柯夫模型匹配器和决策器组成.根据对汉语中1172个不同音节的语音信号测试结果,决策器输出的准确率(即系统的最后识别准确率)为89.5%,而前两个估计的识别准确率则达到97.2%.系统的训练包括生成矢量量化器的码字和为每一个韵母建立隐马尔柯夫模型,改进了Linde 等人提出的码字生成算法,提出了一个得到隐马尔柯夫模型参数的系统化方法.     

一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸图像识别方法.对归一化的人脸图像,该方法 2D-DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量.通过对HMM的训练和识别实验表明,文中提出的方法计算量少,运行速度较快,是一种比较适合工程应用的人脸识别算法.     

基于隐Markov模型的图像方位识别

提出一种基于隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的图像方位识别方法.将待识别的目标图像进行分割,对子图像进行奇异值分解,提取奇异值向量形成观测序列,即图像奇异值向量作为HMM的观测向量.确定HMM参数并计算其最大似然概率,按待识别图像最大似然概率对应所属的聚类进行识别.实验结果表明,3类共150幅目标图像的识别率达到了85%.     

小波包隐Markov模型刀具状态识别研究

针对切削过程中振动信号的特点,利用小波包得到信号能量分布,借助于隐Markov模型(HMM),并以信号的能量分布为特征进行分类,得到一种基于小波包和HMM的切削过程监测新方法.利用实测的钻削振动信号,对该方法进行验证.结果表明该方法能够较有效地识别切削过程刀具的工作状态.     

隐马尔可夫模型的拓朴应用

以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,该模型具有更好的鲁棒性,在信噪比较低的情况下,可以提高识别率.     

基于时频分析和神经网络的水声通信信号识别技术

 水声通信信号识别具有重要的现实意义。传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器,因而运算量随调制模式数量的增加而增加。随着通信技术手段日益更新,调制模式不断翻新,传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求,设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切。从侦收信号的时频分布中提取特征向量,利用人工神经网络对特征向量进行分类,基于此提出了一种新的识别方法。对本文提出的识别器,在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络,使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量。对特征向量的提取方法进行了详细描述,并通过计算机仿真实验,得出了低信噪比时的正确识别概率。     

与观测信息相关的n阶隐马尔可夫模型的参数估计

定义了与观测信息相关的n阶隐马尔可夫模型,给出了该模型的结构.研究了该模型的前向算法,并用前向算法计算给定模型下观测序列出现的概率.通过研究该模型的Baum-Welch算法,导出了它的参数重估公式.     

A New Hidden Markov Model for Protein Quality Assessment Using Compatibility Between Protein Sequence and Structure

Protein structure Quality Assessment（QA） is an essential component in protein structure prediction and analysis. The relationship between protein sequence and structure often serves as a basis for protein structure QA.In this work, we developed a new Hidden Markov Model（HMM） to assess the compatibility of protein sequence and structure for capturing their complex relationship. More specifically, the emission of the HMM consists of protein local structures in angular space, secondary structures, and sequence profiles. This model has two capabilities：（1） encoding local structure of each position by jointly considering sequence and structure information, and（2）assigning a global score to estimate the overall quality of a predicted structure, as well as local scores to assess the quality of specific regions of a structure, which provides useful guidance for targeted structure refinement. We compared the HMM model to state-of-art single structure quality assessment methods OPUSCA, DFIRE, GOAP,and RW in protein structure selection. Computational results showed our new score HMM.Z can achieve better overall selection performance on the benchmark datasets.