HMM的matlab程序

【实例简介】
使用matalab实现HMM训练，已经验证正确性
【实例截图】
【核心代码】
HMM(matlab)
└── HMM(matlab)未改
├── Hidden Markov Model (HMM) Toolbox for Matlab.mht
└── HMMall
├── eval_0
│   ├── 500.mat
│   ├── 501.mat
│   ├── 502.mat
│   ├── 503.mat
│   ├── 504.mat
│   ├── 505.mat
│   ├── 506.mat
│   ├── 507.mat
│   ├── 508.mat
│   ├── 509.mat
│   ├── 510.mat
│   ├── 511.mat
│   ├── 512.mat
│   ├── 513.mat
│   ├── 514.mat
│   ├── 515.mat
│   ├── 516.mat
│   ├── 517.mat
│   ├── 518.mat
│   ├── 519.mat
│   ├── 520.mat
│   ├── 521.mat
│   ├── 522.mat
│   ├── 523.mat
│   ├── 524.mat
│   ├── 525.mat
│   ├── 526.mat
│   ├── 527.mat
│   ├── 528.mat
│   ├── 529.mat
│   ├── 530.mat
│   ├── 531.mat
│   ├── 532.mat
│   ├── 533.mat
│   ├── 534.mat
│   ├── 535.mat
│   ├── 536.mat
│   ├── 537.mat
│   ├── 538.mat
│   ├── 539.mat
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│   ├── 543.mat
│   ├── 544.mat
│   ├── 545.mat
│   ├── 546.mat
│   ├── 547.mat
│   ├── 548.mat
│   ├── 549.mat
│   ├── 550.mat
│   ├── 551.mat
│   ├── 552.mat
│   ├── 553.mat
│   ├── 554.mat
│   ├── 555.mat
│   ├── 556.mat
│   ├── 557.mat
│   ├── 558.mat
│   ├── 559.mat
│   ├── 560.mat
│   ├── 561.mat
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│   ├── 599.mat
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│   ├── 601.mat
│   ├── 602.mat
│   ├── 603.mat
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│   ├── 662.mat
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│   ├── 711.mat
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│   ├── 713.mat
│   ├── 714.mat
│   ├── 715.mat
│   ├── 716.mat
│   ├── 717.mat
│   ├── 718.mat
│   └── 719.mat
├── HMM
│   ├── eval_1
│   │   ├── 300.mat
│   │   ├── 301.mat
│   │   ├── 302.mat
│   │   ├── 303.mat
│   │   ├── 304.mat
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│   │   ├── 310.mat
│   │   ├── 311.mat
│   │   ├── 312.mat
│   │   ├── 313.mat
│   │   ├── 314.mat
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│   │   ├── 608.mat
│   │   ├── 609.mat
│   │   ├── 610.mat
│   │   └── 611.mat
│   ├── fwdback.m
│   ├── matlab0.mat
│   ├── matlab1.mat
│   ├── mhmm_em.asv
│   ├── mhmm_em_demo.asv
│   ├── mhmm_em_demo.m
│   ├── mhmm_em.m
│   ├── mhmm_logprob.asv
│   ├── mhmm_logprob.m
│   ├── MHMMreadme.txt
│   ├── README.txt
│   ├── sumloglik0.mat
│   ├── sumloglik1.mat
│   └── train20.mat
├── KPMstats
│   ├── beta_sample.m
│   ├── chisquared_histo.m
│   ├── chisquared_prob.m
│   ├── chisquared_readme.txt
│   ├── chisquared_table.m
│   ├── clg_Mstep.m
│   ├── clg_Mstep_simple.m
│   ├── clg_prob.m
│   ├── condgauss_sample.m
│   ├── condGaussToJoint.m
│   ├── condgaussTrainObserved.m
│   ├── cond_indep_fisher_z.m
│   ├── convertBinaryLabels.m
│   ├── cwr_demo.m
│   ├── cwr_em.m
│   ├── cwr_predict.m
│   ├── cwr_prob.m
│   ├── cwr_readme.txt
│   ├── cwr_test.m
│   ├── dirichletpdf.m
│   ├── dirichletrnd.m
│   ├── dirichlet_sample.m
│   ├── distchck.m
│   ├── eigdec.m
│   ├── est_transmat.m
│   ├── fit_paritioned_model_testfn.m
│   ├── fit_partitioned_model.m
│   ├── gamma_sample.m
│   ├── gaussian_prob.asv
│   ├── gaussian_prob.m
│   ├── gaussian_sample.m
│   ├── #histCmpChi2.m#
│   ├── histCmpChi2.m
│   ├── histCmpChi2.m~
│   ├── KLgauss.m
│   ├── linear_regression.m
│   ├── logist2Apply.m
│   ├── logist2ApplyRegularized.m
│   ├── logist2Fit.m
│   ├── logist2FitRegularized.m
│   ├── logist2.m
│   ├── logistK_eval.m
│   ├── logistK.m
│   ├── marginalize_gaussian.m
│   ├── matrix_normal_pdf.m
│   ├── matrix_T_pdf.m
│   ├── mc_stat_distrib.m
│   ├── mixgauss_classifier_apply.m
│   ├── mixgauss_classifier_train.m
│   ├── mixgauss_em.m
│   ├── mixgauss_init.m
│   ├── mixgauss_Mstep.m
│   ├── mixgauss_prob.asv
│   ├── mixgauss_prob.m
│   ├── mixgauss_prob_test.m
│   ├── mixgauss_sample.m
│   ├── mkPolyFvec.m
│   ├── mk_unit_norm.m
│   ├── multinomial_prob.m
│   ├── multinomial_sample.m
│   ├── multipdf.m
│   ├── multirnd.m
│   ├── normal_coef.m
│   ├── partial_corr_coef.m
│   ├── parzenC.c
│   ├── parzenC.dll
│   ├── parzenC.mexglx
│   ├── parzenC_test.m
│   ├── parzen_fit_select_unif.m
│   ├── parzen.m
│   ├── pca.m
│   ├── README.txt
│   ├── rndcheck.m
│   ├── sample_discrete.m
│   ├── sample_gaussian.m
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│   ├── asdemo.m
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│   ├── initFigures.m~
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│   ├── optimalMatchingIntProg.m~
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│   ├── optimalMatchingTest.m~
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