When t > t0 , we term this predicti

When t > t0 , we term this prediction, and when t ≤ t0 , we term it fifiltering. The maximal likelihood solutions to these problems for 2nd Order processes are related to the Viterbi algorithm where the distribution is modeled by a Hidden Markov Model (HMM) and the Kalman fifilter when the distribution is modifified by a nondeterministic linear dynamical system.

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当t> t0时，我们称这种预测，并且当T≤T0，我们来看，它fifiltering。这些问题对于第二顺序处理的最大似然解相关的维特比算法，其中分布由隐式马尔可夫模型（HMM）和当所述分布是由非确定性线性动态系统modifified卡尔曼fifilter建模。

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当t = t0，我们称此预测为"滤波"时，当 t = t0 时，我们将其称为滤波。二阶流程这些问题的最大可能性解决方案与 Viterbi 算法相关，该算法在分布由隐藏马尔科夫模型（HMM）建模，而卡尔曼滤镜在分布被非确定性线性化时进行建模动态系统。

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当t>t0时，我们称之为预测，当t≤t0时，我们称之为过滤。第二阶过程的最大似然解与维特比算法有关，其中分布由Hidden Markov模型（HMM）和Kalman滤波器构成，当分布由非确定性线性动力系统修正时。<BR>

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