gmm_test.m

   1 function gmm_test()
   2 % Just a few automated tests.
   3
   4 function test(num, asserted, obtained)
   5     if size(asserted) == size(obtained)
   6             r = max(abs(asserted - obtained)) > max(asserted)/1E5; % direct comparing is not good because of rounding errors
   7     else
   8             r = 1;
   9     end
  10     if r == 0
  11             fprintf(1, 'Test %i successfull.\n', num)
  12     else
  13             fprintf(1, 'FAIL - Test %i\n\tAsserted: ', num)
  14             disp(asserted');
  15             fprintf(1, '\n\tObtained:')
  16             disp(obtained');
  17     end
  18 end
  19
  20
  21 fprintf(1, '\nTesting the function hmm_viterbi...\n\n');
  22 s = [0.5; 0.5];
  23 S = [0.5 0.5; 0.5 0.5];
  24 X = [0.9 0.1; 0.9 0.1; 0.9 0.1; 0.1 0.9; 0.1 0.9; 0.9 0.1];
  25 test(1, [1 1 1 2 2 1]', hmm_viterbi(s, S, X));
  26
  27 s = [0.33; 0.33; 0.34];
  28 S = [0.33 0.33 0.34; 0.33 0.33 0.34; 0.33 0.33 0.34;];
  29 X = [0.8 0.1 0.1; 0.1 0.1 0.8; 0.1 0.1 0.8; 0.2 0.8 0.0];
  30 test(2, [1 3 3 2]', hmm_viterbi(s, S, X));
  31
  32 s = [0.03; 0.03; 0.94];
  33 S = [0.33 0.33 0.34; 0.33 0.33 0.34; 0.33 0.33 0.34;];
  34 X = [0.8 0.1 0.1; 0.1 0.1 0.8; 0.1 0.1 0.8; 0.2 0.8 0.0];
  35 test(3, [3 3 3 2]', hmm_viterbi(s, S, X));
  36
  37 s = [0.5; 0.5]; % what if more than one path is the most probable one?
  38 S = [0.5 0.5; 0.5 0.5];
  39 X = [0.5 0.5; 0.5 0.5;];
  40 test(4, [1 1]', hmm_viterbi(s, S, X));
  41
  42 fprintf(1, '\nTesting the function hmm_forward_backward...\n\n');
  43 s = [0.3; 0.3; 0.4];
  44 S = [0.33 0.33 0.34; 0.33 0.33 0.34; 0.33 0.33 0.34;];
  45 X = [0.8 0.1 0.1; 0.1 0.1 0.8; 0.1 0.1 0.8; 0.2 0.8 0.0];
  46 test(5, [1 3 3 2]', hmm_forward_backward(s, S, X));
  47
  48 fprintf(1, '\nTesting the function smooth_x...\n\n');
  49 X = [0.02; 0.58; 0.4];
  50 X_ht = java.util.Hashtable;
  51 X_ht.put(num2str([1]), 1);
  52 X_ht.put(num2str([2]), 2);
  53 X_ht.put(num2str([3]), 3);
  54 test(6, [0.02*exp(0)+0.58*exp(-1/2)+0.4*exp(-4/2), 0.02*exp(-1/2)+0.58*exp(0)+0.4*exp(-1/2),0.02*exp(-4/2)+0.58*exp(-1/2)+0.4*exp(0)]', smooth_x(X, X_ht, 2, 'gaussian', 1));
  55
  56 end
  57
  58