了解隐马尔科夫模型HMM的概念、组成和需要解决的问题；掌握三个基本算法：forward算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法，并利用matlab进行实验分析一道具体问题-Understand the concept of Hidden Markov Model HMM, composition and problems to be solved mastered three basic algorithms: forward algorithm, Viterbi algorithm

实现基于MFCC和HMM及Viterbi的语音识别系统，识别率可达到80 以上-MFCC and HMM-based speech recognition systems and Viterbi recognition rate can reach 80

1.用隐马尔科夫模型（HMM）模拟肿瘤细胞整个染色体的拷贝数（CN）变异。并用viteri算法得到最可能的（CN）状态转移序列； 2.使用baum welch算法根据所给序列数据和初始状态转移矩阵，重新估算状态转移矩阵。-HMM, Hidden Markov, baulm welch, viterbi, SNP-array