摘要：
HMM介绍Hidden Markov Models是一种统计信号处理方法,模型中包含2个序列和3个矩阵:状态序列S、观察序列O、初始状态矩阵P、状态转移矩阵A、混淆矩阵B。举个例子来说明。你一个异地的朋友只做三种活动：散步、看书、做清洁。每天只做一种活动。假设天气只有两种状态：晴和兩。每天只有一种天气。你的朋友每天告诉你他做了什么，但是不告诉你他那里的天气。某一周从周一到周五每天的活动分别是{读书，做清洁，散步，做清洁，散步}----这就是观察序列O，因为你可以观察得到。从周一到周五的天气依次是{晴，兩，晴，晴，晴}----这就是状态序列S，状态序列是隐藏的，你不知道。根据长期统计，某天晴的概 阅读全文
