Описание

Блок Covariance AR Estimator использует метод ковариации, чтобы подбирать авторегрессивную модель (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 выходом системы AR, управляемой белым шумом. Этот вход представляет систему координат 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 выход, необходимо установить параметр Estimation order, чтобы быть меньше чем или равными половине длины входного вектора.

Главный выход, A, вектор-столбец длины p +1 с тем же состоянием системы координат как вход и содержит нормированную оценку коэффициентов модели AR в убывающих степенях z.

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

Скалярное усиление, G, обеспечивается в нижней части выход (G).

Смотрите страницу с описанием блока Burg AR Estimator для сравнения AR Города Эстимэтор, Ковэриэнс АР Эстимэтор, Модифицированный 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