同じマルコフ状態に関する複数の発光スペクトルを組み合わせるにはどうすればよいですか?
古典的な HMM の例を使用してみましょう。
% states
S = {sunny, rainy, foggy}
% discrete observations
x = {umbrella, no umbrella}
では、複数の観測シーケンスがあるとしたらどうなるでしょうか。例えば：
% sequence 1
x1 = {umbrella, no umbrella}
% sequence 2
x2 = {wearing a coat, not wearing a coat}
これら 2 つの観測シーケンスを 1 つの HMM に結合するにはどうすればよいですか?
注:相互依存関係もモデル化されるようx1に結合する方法が必要です。x2したがって、単にx={x1 x2}（IMO）と言うのは良い解決策ではありません。
具体的には、Matlab のhmmtrainに基づいて HMM をトレーニングしたいと考えています。
[ESTTR,ESTEMIT] = hmmtrain(seq,TRGUESS,EMITGUESS)
これにより、挿入できるのは 1 つだけseqです。
ここで、HMM の状態についてすべてを示す 5 つの異なる発光スペクトルがあるとします。この多変量のケースをどのように処理できますか?