隱馬爾可夫過程小波變換的參數(shù)估計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,簡記為HMM)在模式識別與隨機信號處理中有著最廣泛的應(yīng)用,最成功的例子如語音識別和文字識別.我們知道,影響模式識別系統(tǒng)識別率的重要因素是輸入的信號是否規(guī)范.因此,為了提高識別系統(tǒng)的穩(wěn)健性,我們需要構(gòu)造一種對輸入模式信號自適應(yīng)、抗干擾的隱馬爾可夫模型.由于小波變換具有很強的去噪功能,一個自然的想法是在HMM識別系統(tǒng)前串連一個小波濾波器,將待識別模式信號作小波變換后于輸入HMM

2、模式識別系統(tǒng)以進行識別.該文首先介紹了隱馬爾可夫模型中的一些基本元素,對將隱馬爾可夫模型應(yīng)用到實際中時所遇到的三個基本問題進行了討論,并且給出了相應(yīng)的解答.然后還對隱馬爾可夫模型中的一些特殊結(jié)構(gòu)類型作了介紹.其次,對小波變換及其相關(guān)知識進行了討論.在簡單介紹了小波變換的發(fā)展史之后,重點討論了小波變換中的重要理論—多分辨率分分析理論,及其相應(yīng)的分解和重構(gòu)算法—Mallat算法.最后,我們提出了一種新的方法來解決通過小波變換后的隱馬爾可夫過

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