文件名称：时间序列异常分析matlab代码-HMM-codes-for-anomaly-detection:HMM代码进行异常检测
文件大小：18.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 05:17:29
系统开源
时间序列异常分析matlab代码HMM代码进行异常检测 编写了Matlab代码“ KMeans_MEP_HMML_HMMD.m”，用于通过隐马尔可夫模型和符号时间序列分析使用短长度传感器时间序列进行异常检测，并将其应用于燃烧系统中热声不稳定性（TAI）的低延迟检测。 该代码使用由凯文·墨菲（Kevin Murphy）编写的“用于Matlab的隐马尔可夫模型（HMM）工具箱”，根据许可可免费获得。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由于软件，使用或其他方式产生的，与之有关或与之有关的合同，侵权或其他形式的任何索赔，损害或其他责任，作者或版权所有者概不负责。软件。
【文件预览】：
HMM-codes-for-anomaly-detection-master
----mk_stochastic.m(826B)
----init_mhmm.m(1KB)
----learn_mhmm.m(6KB)
----mep_symbolization.m(183B)
----kmeansNetlab.m(4KB)
----gmminit.m(3KB)
----normalise.m(861B)
----dist2.m(921B)
----consist.m(3KB)
----aic.m(500B)
----estimated_hmm.m(1004B)
----mep_partition.m(226B)
----gaussian_prob.m(886B)
----normalize.m(861B)
----bic.m(500B)
----combustion_data.mat(18.04MB)
----viterbi_path.m(2KB)
----DMarkov_machine.m(1000B)
----mixgauss_init.m(1KB)
----hmmFilter.m(889B)
----KMeans_MEP_HMML_HMMD.m(7KB)
----em_converged.m(1KB)
----mk_mhmm_obs_lik.m(960B)
----README.md(1004B)
----gmm.m(4KB)
----forwards_backwards.m(4KB)