我将EEG数据（alpha，theta和delta）划分为长度为1秒的N个窗口，在受试者处于睡眠和唤醒状态时收集。由于我是HMM的新手，因此我不清楚如何训练HMM并将我的数据分为2类（对应于睡眠和唤醒状态）。请使用HMM帮助我使用合适的Matlab代码。
答案 0 :(得分：1)
我对EEG数据一无所知，但我猜你随着时间的推移会有多个多维数据序列。 这个想法是使用一组训练序列，你知道标签（在你的情况下'睡眠'或'唤醒'）。 通过序列“睡眠”，您可以训练HMM，该模型将在患者睡眠的情况下模拟变量的演变。为了训练基本的HMM，我的建议是由Kevin Murphy http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html下载工具箱并阅读“如何”。 然后对标记为“唤醒”的序列执行相同操作。
要检查模型是否相关，您将使用在训练阶段未使用的序列。对于每个序列，您需要计算第一个HMM和第二个HMM生成此序列的可能性。通常，序列用HMM标记，提高了最高可能性。 （我向你提出的工具箱包含了执行此操作的所有功能。）
工具箱还包括一系列读数，这些读数有助于理解HMM的机制。这就是我开始自己的方式。祝你工作顺利，不要犹豫，问我的解释是否不够明确。