Nothing
HMM_decoding <-
function(x, m, delta, gamma, distribution_class, distribution_theta, decoding_method = "global", discr_logL = FALSE, discr_logL_eps = 0.5)
{
################################################################################################################################################################################################################################# Needed variables and functions ##############################################################################################
################################################################################################################################################################################
svtpoue <- small_value_to_prevent_overflow_and_underflow_errors <- 4.940656e-142
size <- length(x)
################################################################################################################################################################################################################################# Preparation for calcualtion of local most probable states ##################################################################
################################################################################################################################################################################
if (distribution_class == "pois")
{
distribution_means <- distribution_theta$lambda
}
if (distribution_class == "geom")
{
distribution_means <- 1 / distribution_theta$prob$prob
}
if (distribution_class == "genpois")
{
distribution_means <- distribution_theta$lambda1 / (1 - distribution_theta$lambda2)
}
if(distribution_class == "norm" & discr_logL == FALSE)
{
distribution_means <- distribution_theta$mean
}
if(distribution_class == "norm" & discr_logL == TRUE)
{
distribution_means <- distribution_theta$mean
}
################################################################################################################################################################################################################################# Calculation of the most probable states ####################################################################################
################################################################################################################################################################################
if (decoding_method == "global")
{
decoding <- Viterbi_algorithm(x = x, m = m, delta = delta, gamma = gamma, distribution_class = distribution_class, distribution_theta = distribution_theta, discr_logL = discr_logL, discr_logL_eps = discr_logL_eps)$decoding
}
if (decoding_method == "local")
{
decoding <- local_decoding_algorithm(x = x, m = m, delta = delta, gamma = gamma, distribution_class = distribution_class, distribution_theta = distribution_theta, discr_logL = discr_logL, discr_logL_eps = discr_logL_eps)$decoding
}
################################################################################################################################################################################################################################# Connection of local most probable state with the mean of the state-dependend distributions ###############################
################################################################################################################################################################################
decoding_distr_means <- distribution_means[decoding]
############################################################################################################################################################################################################################### Return results ################################################################################################################
################################################################################################################################################################################
return(list(decoding_method = decoding_method,
decoding = decoding,
decoding_distr_means = decoding_distr_means))
}
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