Описание

Блок Covariance AR Estimator использует метод ковариации, чтобы соответствовать авторегрессивной модели (AR) к входным данным. Этот метод минимизирует прямую ошибку прогноза в смысле наименьших квадратов.

Вход должен быть вектор-столбцом или неориентированным вектором, который принят, чтобы быть выводом системы AR, управляемой белым шумом. Этот вход представляет кадр последовательных выборок времени от одноканального сигнала. Блок вычисляет нормированную оценку системных параметров AR, (z), независимо для каждого последовательного входного кадра.

Порядок, p, модели все-полюса заданы параметром Estimation order. Чтобы гарантировать допустимый вывод, необходимо установить параметр Estimation order, чтобы быть меньше чем или равными половине длины входного вектора.

Главный вывод, A, является вектор-столбцом длины p +1 с тем же состоянием кадра как вход и содержит нормированную оценку коэффициентов модели AR в убывающих степенях z.

[1 a(2) ... a(p+1)]

Скалярное усиление, G, обеспечивается при нижнем выводе (G).

Смотрите страницу с описанием блока Burg AR Estimator для сравнения AR Города Эстимэтор, Ковэриэнс АР Эстимэтор, Измененный Ковэриэнс АР Эстимэтор и блоки Уокера Рождества АРА Эстимэтора.

Параметры

Ссылки

Кей, S. M. Современная спектральная оценка: теория и приложение. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1988.

Марпл, S. L. цифровой спектральный анализ младший с приложениями. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1987.

Поддерживаемые типы данных

Смотрите также