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An introduction to hidden Markov models for the dynamical systems community. The book presents algorithms for using HMMs and explains the derivation of those algorithms. It provides introductory material for undergraduate study in engineering, mathematics, or science that includes work in probability, linear algebra and differential equations.
Kurzbeschreibung
This text provides an introduction to hidden Markov models (HMMs) for the dynamical systems community. It is a valuable text for third or fourth year undergraduates studying engineering, mathematics, or science that includes work in probability, linear algebra and differential equations. The book presents algorithms for using HMMs, and it explains the derivation of those algorithms. It presents Kalman filtering as the extension to a continuous state space of a basic HMM algorithm. The book concludes with an application to biomedical signals. This text is distinctive for providing essential introductory material as well as presenting enough of the theory behind the basic algorithms so that the reader can use it as a guide to developing their own variants.
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3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Great book with a research-oriented perspective
29. Mai 2011
Format:Taschenbuch
Very easy to follow. I wanted to learn more about HMMs for my project on sleep stage analysis, and by sheer coincidence the last chapter of this book discussed using HMMs on ECG data for diagnosis of sleep apnea.
Would have been a little bit more useful if I'd had a stronger background in dynamical systems, but I could wing it through most of the examples with just a basic knowledge of differential equations.
Recommended strongly for researchers who are looking to learn how to apply Hidden Markov Models to real world time series.
Would have been a little bit more useful if I'd had a stronger background in dynamical systems, but I could wing it through most of the examples with just a basic knowledge of differential equations.
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