【文件属性】：
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：2021-05-26 11:30:49
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。
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【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)