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基于隐马尔科夫模型的非平稳信源参数估计
1
作者
宋奇峰
方勇
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期67-70,共4页
在数据压缩领域,如何获取非平稳信源的统计特性一直是一个被广泛关注的热点问题。针对非平稳信源统计特性的时变性,提出一种基于隐马尔科夫模型的参数估计方法。通过将非平稳信源的输出对应为隐马尔科夫模型的观察值序列,构造合适的隐...
在数据压缩领域,如何获取非平稳信源的统计特性一直是一个被广泛关注的热点问题。针对非平稳信源统计特性的时变性,提出一种基于隐马尔科夫模型的参数估计方法。通过将非平稳信源的输出对应为隐马尔科夫模型的观察值序列,构造合适的隐马尔科夫模型,改进前向算法和后向算法,最后再利用改进后的算法对非平稳信源的统计特性进行估计。实验结果表明利用提出的方法非常逼近非平稳信源的统计特性,为更有效地进行非平稳信源的压缩提供了实现基础。
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关键词
非平稳信源
隐马尔科夫模型
前
向算法
后向算法参数估计
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题名
基于隐马尔科夫模型的非平稳信源参数估计
1
作者
宋奇峰
方勇
机构
西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期67-70,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61001100)
文摘
在数据压缩领域,如何获取非平稳信源的统计特性一直是一个被广泛关注的热点问题。针对非平稳信源统计特性的时变性,提出一种基于隐马尔科夫模型的参数估计方法。通过将非平稳信源的输出对应为隐马尔科夫模型的观察值序列,构造合适的隐马尔科夫模型,改进前向算法和后向算法,最后再利用改进后的算法对非平稳信源的统计特性进行估计。实验结果表明利用提出的方法非常逼近非平稳信源的统计特性,为更有效地进行非平稳信源的压缩提供了实现基础。
关键词
非平稳信源
隐马尔科夫模型
前
向算法
后向算法参数估计
Keywords
Non-stationary sources Hidden Markov model Forward algorithm Backward algorithm Parameter estimation
分类号
TN391 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于隐马尔科夫模型的非平稳信源参数估计
宋奇峰
方勇
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
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