稀疏信道估计HDP-HMM-MTCS给定超宽带(Ultra Wide-Band,UWB)信道的稀疏结构,利用压缩感知(Compressive Sensing,CS)进行UWB信道估计.作为CS实现的多任务CS(Muti-Task Compressive Sensing,MTCS)算法进行信号重建.信号参数和数据共享可以使用伽马-高斯先验来求解.在本文中,层次结构Dirichle进程(Hierarchy Dirichle Processing,...
HDP-HMM是一种基于隐马尔可夫模型的无监督学习算法,可以用于建模和预测时间序列数据,被广泛应用于异常检测领域。本研究旨在通过HDP-HMM算法建立异常行为检测模型,为网络安全领域的异常检测提供一个新的思路和方法。 二、主要研究内容 本文将研究基于HDP-HMM的异常行为检测方法,主要包括以下三个方面的研究: 1.实现基于...
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In order to learn the parameters of SCFG, we employ hierarchical Dirichlet Processes (HDP) as the nonparameter prior of the distribution of the parameters, and obtain the model of HDP-HMM-SCFG. Then, we propose a 3-level CRP based Gibbs sampling inference algorithm to acquire the SCFG ...
To address this problem, we take a Bayesian nonpara-metric approach to speaker diarization that builds on the hierarchical Dirichlet process hidden Markov model (HDP-HMM) of Teh et al. (2006). Although the basic HDP-HMM tends to over-segment the audio data—creating redun-dant states and ...
【摘要】提出一种基于层级狄利克雷过程隐马尔科夫模型(HDPHMM)符号化器的 无监督语音查询样例检测(QbE-STD)方法.该方法首先应用一个双状态层隐马尔科 夫模型,其中顶层状态用于表示所发现的声学单元,底层状态用于建模顶层状态的发 射概率,通过对顶层状态假设一个层级狄利克雷过程先验,获得非参贝叶斯模型 HDPHMM.使用...
一种基于hdp-nshmm的频谱感知方法,包括以下步骤: s1、收集所有历史时刻的频谱感知观察数据,做初始化处理; s2、采用分层狄利克雷过程-非平稳隐马尔可夫模型对历史感知数据进行融合和聚类,在聚类循环中,当信道状态保持时间增长到大于设定时间时,减小自转移偏移参数,使得选择转移到不同的信道状态的可能性增大; ...
"hdp_emissions": true, "expectation_maximization": false, "em_iterations": 3 }, "path_to_bin": "./bin", "complement_hdp_model": null, "template_hdp_model": null, "complement_hmm_model": "./models/testModelR9_5mer_acgt_complement.model", ...
Method/Function: collapsed_stickyhdphmm_states导入包: internalsstates每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。示例1def generate(self,T,keep=True): # TODO only works if there's no other data in the model; o/w need to add # existing data to obs resample. it ...
💗ouki💗:拒绝闲聊。💗ouki💗入驻抖音,TA的抖音号是,已有100个粉丝,收获了1294个喜欢,欢迎观看💗ouki💗在抖音发布的视频作品,来抖音,记录美好生活!