如何组合关于相同马尔可夫状态的多个emmision光谱？
让我们使用经典的HMM示例：
% states
S = {sunny, rainy, foggy}
% discrete observations
x = {umbrella, no umbrella}
如果我有多个观察序列怎么办？例如 . ：
% sequence 1
x1 = {umbrella, no umbrella}
% sequence 2
x2 = {wearing a coat, not wearing a coat}
如何将这两个观察序列组合成一个HMM？
注意：我想要一种方法来组合 x1 和 x2 ，以便它们的相互依赖性也被建模 . 因此，简单地说 x={x1 x2} （IMO）不是一个好的解决方案 .
具体来说，我想基于Matlab的hmmtrain训练一个HMM：
[ESTTR,ESTEMIT] = hmmtrain(seq,TRGUESS,EMITGUESS)
这只允许我插入一个 seq .
现在让我们说我有5种不同的发射光谱，它们都说明了HMM的状态 . 我该如何处理这个多变量案例？
2 回答
如何创建选择特殊HMM的前提条件？您可以创建几个小型HMM而不是大型HMM，而只选择相关的HMM . 例如：if（umbrella = true）然后应用HMM_1，否则应用HMM_2 . 然后，HMM中的发射符号也会减少 . 好的副作用：您节省了培训和测试时间 .
如何从每组中获取可能的观察结果Cartesian product . 也就是说，您的新离散排放模型将是：
伞和穿着大衣
伞和不穿大衣
没有雨伞和穿着大衣
没有伞，没穿大衣