隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计，而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可，避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。     

基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪

将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域，用于去除发电机局部放电信号中的白噪声．采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性．结果表明，对比传统的门限去噪算法，基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果；而与基于小波变换的HMM方法相比，所建立的模型更能体现信号的特征，对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值．     

基于多相关系数分组HMM2的学习算法

目的为了得到一种基于多相关系数分组二阶隐马尔可夫模型(second-or-der HMM:HMM2)的学习算法。方法最大似然准则,Lagrange乘子法。结果给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立条件下二阶隐马尔可夫模型(second-or-der HMM:HMM2)的结构,获得了在多观测序列不相互独立的情况下HMM2的Baum-Welech学习算法。结论为得到充足数据,以对所有参数可靠估计,必须使用多观测序列。所获算法避免了直接计算条件概率的困难,考虑了训练序列间的相关性,故使计算过程更为便捷,在观测序列分组均匀相关情况下非常有用。     

基于HMM的表面肌电信号模式分类

按等时间间隔将表面肌电信号(SEMG)划分为不同的段,利用小波变换对其进行特征提取,借助隐马尔可夫模型(HMM)的动态建模能力来感知不同动作模式下SEMG的时变特性.具体应用时,先根据样本对各动作模式下的HMM进行训练,待各模型参数稳定后,再利用HMM对特征提取后的SEMG进行模式分类.实验结果表明:该方法具有很好的分类识别率.在6个手部动作识别中,上翻、下翻、内旋和外旋4种动作的识别准确率均在90%以上.     

小波变换在隐马尔科夫模型非参数估计中的应用

给出了隐马尔科夫随机动态系统模型，并且介绍了小波变换在隐马尔科夫模型(HMM)非参数估计中的应用，同时探讨了其中Haar小波正交级数估计量分解尺度的选取．     

基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别

基于块的相关算法来计算光流，并利用光流跟踪双手的运动．双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量，经8方向链码量化后作为观察向量．和直接利用位置信息相比较，提高了识别的鲁棒性．采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势，提出并实现了最大后验概率的训练．对6个双手动态手势的试验表明，耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模．     

带驻留时间隐马尔可夫模型学习算法的改进

对隐马尔可夫模（hidden Markov model：HMM）的状态驻留时间的概率进行了修订,给出了改进的带驻留时间隐马尔可夫模型的结构,并在传统的隐马尔可夫模型（traditional hidden Markov model：THMM）的基础上讨论了新模型的前向-后向变量,导出了新模型的前向-后向算法的迭代公式,同时也给出了新模型各个参数的重估公式．     

小波变换和HMM模型在语音识别中的应用

提出了一种基于小波变换和HMM模型的ARMA新模型参数,并将它用于A…N的英文字母的识别。小波变换可以高频提供高的频率分辨,在低频提供高的时间分辨率,而ARMA模型则可以改善LPC模型中没有零点的不足。实验结果表明,2个零点,10个极点的ARMA对字母C的识别准确性明显提高。     

二阶隐马尔可夫模型及其在计算语言学中的应用

介绍了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立的条件下改进的隐马尔可夫模型(HMM)的结构．在传统的隐马尔可夫模型的基础上研究了改进模型的Baum-Welch算法，并导出了改进模型的参数估计公式．     

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.