MATLAB开发-ViterbiAlgorithm

Viterbi 算法是一种基于动态规划的最优路径搜索方法，用于在 Hidden Markov Model 中寻找给定观测序列下最的状态路径。该算法被广泛应用于语音识别、自然语言与信号等场景中。

在 MATLAB 中实现 Viterbi 算法，需构建 HMM 模型。该模型包括状态转移矩阵、观测概率矩阵与初始状态概率向量。每个隐藏状态会依据概率规则生成可观测事件。

算法从初始化开始，对每个状态计算初始观测的概率，并根据最大后验概率原则，逐步向前迭代推导最优状态路径。

每一步都计算从前一时刻所有状态转移到当前状态的概率乘积的最大值，并记录产生该值的状态索引。这一过程使用概率矩阵与路径矩阵交替更新完成。

最终在一时刻选择累积概率最大的状态为终点，通过回溯路径矩阵，获得完整的最优状态序列。

开发过程中可参考相关案例，例如《matlab 实现的动态规划 viterbi 算法》详细展示了如何使用 MATLAB 实现该算法结构。另有如《基于 Hmm 的语音识别设计》等资料，将 Viterbi 算法与语音识别结合，应用层面的参考。

MATLAB 灵活的数据结构与矩阵运算能力，适合实现 HMM 模型与动态规划相关的算法逻辑。通过封装模块化函数，可支持多种序列预测任务，提高系统鲁棒性与可扩展性。