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Alternative structure for computing APPs of the Markov source

机译:用于计算马尔可夫源的APP的替代结构

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摘要

We introduce an alternative structure for computing the a posteriori probabilities (APPs) for state and transition sequences of a Markov source observed through a noisy output sequence. Compared to the well-established forward-backward recursion algorithm of Bahl et al. (1974), the proposed structure allows a reduction in computational complexity at the expense of increased memory requirements. Alternatively, for a similar complexity level, the proposed structure needs smaller memory when the input alphabet size is small.
机译:我们介绍了一种替代结构,用于计算通过嘈杂的输出序列观察到的马尔可夫源的状态和过渡序列的后验概率(APP)。与公认的Bahl等人的向前-向后递归算法相比。 (1974),提出的结构允许以增加的存储器需求为代价来降低计算复杂度。或者,对于相似的复杂性级别,当输入字母大小较小时,建议的结构需要较小的内存。

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