CADENAS DE MARKOV OCULTAS PDF

Yozshugis One of the most broadly used ways to evaluate phoneme recognition systems is the phonetic error rate PER [22] [18]. For the case of the Lab. The model is simulated in order to improve reliability and availability. Optimal state selection and tuning parameters for a degradation model in bearings using Mel-Frequency Cepstral Coefficients and Hidden Markov Chains. Out of this total numbers of the parameters, it can be seen that a ROC is constructed with a total of points, each one corresponding to sensitivity and specificity values for a trained model with particular tuning parameters. Faults are induced through mechanized action on the rolling element, the inner ring, and the outer ring.

Author:Gagore Majar
Country:Bermuda
Language:English (Spanish)
Genre:Medical
Published (Last):13 February 2013
Pages:299
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ISBN:865-7-49199-348-2
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Como se ilustr antes, el HMM ms simple que corresponda al comportamiento de este proceso es aquel en el cual cada estado representa una urna especfica y cada color representa un posible smbolo de observacin.

Por cada estado se define una probabilidad de extraer una bola color y una probabilidad de pasar a la siguiente urna. Los colores de las bolas dentro de cada urna pueden o no ser los mismos y pueden existir nmeros diferentes de bolas de cada color en cada urna.

Por lo tanto, una observacin aislada de un color en particular no dice inmediatamente de cul urna procede. Reconocimiento Automtico de la Voz. En este caso una palabra queda definida por su pronunciacin. Si una palabra tiene varias pronunciaciones se considerar que son dos entidades diferentes. Los vocablos homfonos se considerarn una nica palabra. Imaginmonos que tenemos un amigo que vive lejos y con quien habla a diario por telfono acerca de lo que hizo durante el da.

A su amigo le interesan tres actividades: caminar por la plaza, salir de compras y limpiar su departamento. Lo que su amigo hace depende exclusivamente del estado del tiempo en ese da. Usted no tiene informacin clara acerca del estado del tiempo donde su amigo vive, pero conoce tendencias generales. Basndose en lo que su amigo le dice que hizo en el da, usted intenta adivinar el estado del tiempo. Supngase que el estado del tiempo se comporta como una cadena de Markov discreta.

Existen dos estados, Lluvioso y Soleado, pero usted no los puede observar directamente, es decir, estn ocultos. Existe tambin una cierta posibilidad de que su amigo haga una de sus actividades cada da, dependiendo del estado del tiempo: caminar, comprar o limpiar.

Dado que su amigo le cuenta sus actividades del da, esas son las observaciones. El sistema completo es un modelo oculto de Markov. Usted conoce las tendencias generales del tiempo en el rea y lo que a su amigo le gusta hacer. En otras palabras, los parmetros del HMM son conocidos. La probabilidad transicin representa el cambio del tiempo en la cadena de Markov por detrs del modelo.

La probabilidad emisin representa con cuanta probabilidad su amigo realiza una actividad determinada cada da. Los datos consisten en transeptos realizados en una zona semirida Benidorm, Alicante, SE Espaa , cada uno de 25 m de longitud con puntos igualmente espaciados, en dos reas contiguas cuatro transeptos en cada una , una quemada y otra no quemada vase Bautista, ; Bellot et al.

Resultaba evidente, a partir de la simple observacin de campo, que, a la escala considerada, la vegetacin defina manchas, o zonas ms vegetadas, y claros, o zonas con escasa vegetacin, con un cierto patrn de distribucin, con diferencias entre la zona quemada y no quemada tres aos despus del incendio.

De hecho, un anlisis descriptivo clsico de patrones en transectos de vegetacin, de la familia del anlisis de la varianza en bloques Greig-Smith, ; Greig-Smith, ; Hill, , mostraba un patrn complejo, con similitudes globales y diferencias en tamao de grano e intensidad entre las dos zonas Bautista y Vallejo, Un primer tipo de HMM que podemos considerar constara de dos estados ocultos, correspondientes a las manchas y claros, que son los elementos del sistema en los que estamos interesados y que deseamos describir de la forma ms precisa posible.

Estos elementos no son directamente observables, pues, aunque la probabilidad de encontrar vegetacin en un punto del transecto correspondiente a una mancha es mayor que si estamos en un claro, es posible registrar ausencia de vegetacin en el primer caso y presencia en el segundo.

Los smbolos del modelo seran dos, correspondientes a presencia y ausencia de vegetacin. El modelo tendra, por tanto, cuatro parmetros bsicos independientes, dos probabilidades de transicin y dos de emisin el resto queda determinado por la condicin de que la suma de las probabilidades de transicin, y tambin de emisin, desde un cierto estado debe ser la unidad.

En el caso que estamos considerando, se tendran plantas arbustivas agrupadas en ciertas zonas con reas de escasa vegetacin entre ellas, existiendo, por tanto, dos niveles de manchas, el de la agrupacin y el de los propios arbustos, resultando en el patrn complejo exhibido por los anlisis descriptivos clsicos. Una de las ventajas de los HMM es que esta informacin a priori sobre el sistema se puede introducir en el proceso de modelizacin, mediante la eleccin de la topologa del modelo.

As, podemos considerar tres estados ocultos; un primer estado, correspondiente a los arbustos, que denominamos manchas 1 , pequeos claros entre manchas 2 y claros 3 , de modo que una sucesin de los dos primeros estados constituiran agrupaciones de manchas, separadas entre s por los claros.

En este modelo, las transiciones entre los estados 2 y 3 no tendran sentido; por tanto, el modelo queda determinado por siete parmetros bsicos independientes, cuatro probabilidades de transicin T12, T13, T21 y T31 y las tres probabilidades de observar presencia de vegetacin en cada uno de los tres estados E11, E21 y E En la Figura 2B se muestra un esquema de la topologa del modelo.

La Tabla 1 muestra los valores de los parmetros, estimados mediante el algoritmo de Baum-Welch, aplicando los dos modelos descritos a los transectos en las zonas quemada y no quemada.

Sin entrar en un anlisis detallado, los parmetros muestran una estructura similar en las dos zonas, con valores algo mayores de las probabilidades de transicin entre estados en la zona quemada, lo que implica un menor tamao de las manchas y claros.

Una vez estimados los parmetros, la aplicacin del algoritmo de Viterbi proporciona la sucesin de estados ocultos y, con ello, una descripcin detallada de los tamaos de manchas y claros. En los transectos originales es difcil encontrar una sucesin de puntos con presencia o ausencia continua de vegetacin; en la sucesin de estados ocultos estimada, sin embargo, se detectan series continuas de manchas y claros de mayor longitud, especialmente en el caso del modelo con tres estados.

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Cadenas de Markov (Ejercicios Resueltos)

In relation to the representation of the acoustic signal, MFCC coefficients are used [17]. The two sensors on the bridge kcultas the nose and the upper incisors provide points of reference that permit correcting the errors produced by the head movements. Probability distribution of state transition. In first place, observations that are close to each other are associated to means.

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