隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。简介隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型。引言隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作为一种统计分析模型,创立于20世纪70年代。80隐马尔可夫模型年代得到了传播和发展,成为信号处理的一个重要方向,现已成功地用于语音识别,行为识别,文字识别以及故障诊断等领域。基本理论隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种,它的状态不能直接观察到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测向量是由一个