高斯马尔可夫随机场模型

HMM模型，又叫隐马尔可夫模型，是一种基于状态转移的概率模型，广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。本文将详细介绍HMM模型的基本原理、模型构建方法以及应用场景，帮助读者更好地理解和应用

一种基于CVX软件包的近似最大后验概率算法，用于解决具有布尔和连续状态的离散时间动态系统中状态估计的问题。该模型可被视为具有非常特殊形式的混合或跳跃线性系统，常出现在动态故障检测中。本文提出的方案复杂

gui界面，生成马尔可夫信道转移矩阵，并计算信源熵

马尔可夫模型的入门知识，介绍的很详细，我入门就是看的这个。。。

本pdf文档讲述了马尔可夫决策过程的决策机理，实现建模的方法等，是做这方面研究的不二选择。

马尔可夫链原理

马尔可夫信源是一类有限长度记忆的非平稳离散信源，信源输出的消息是非平稳的随机序列，它们的各维概率分布可能会随时间的平移而改变。

马尔可夫机 一个简单的命令行markov-machine。 它采用文件路径并返回Markoved字符串。 回购包含一个文件作为示例。 下载代码后运行: node makeText.js file eg

目前可以使用的最好的hmm软件，用于模式识别

隐马尔可夫模型正在被愈来愈多地引入到生物医学信号的处理中。本文旨在简述它的基本原理和实现中的问题, 并且用简洁的列表形式总结它的算法步骤。