Вычислите оценку авторегрессивных (AR) параметры модели с помощью модифицированного метода ковариации
Оценка / Параметрическая Оценка
dspparest3
Блок Modified Covariance AR Estimator использует модифицированный метод ковариации, чтобы подбирать авторегрессивную модель (AR) к входным данным. Этот метод минимизирует прямые и обратные ошибки прогноза в смысле наименьших квадратов. Вход является системой координат последовательных выборок времени, которая принята, чтобы быть выходом системы AR, управляемой белым шумом. Блок вычисляет нормированную оценку системных параметров AR, A(z), независимо для каждого последовательного входа.
Вы задаете порядок, p, модели все-полюса в параметре Estimation order. Чтобы гарантировать допустимый выход, необходимо установить параметр Estimation order, чтобы быть меньше чем или равными двум третям длина входного вектора.
Выходной порт пометил выходные параметры нормированной оценкой коэффициентов модели AR в убывающих степенях z.
[1 a(2) ... a(p+1)]
Скалярное усиление, G, выводится от выходного порта, пометил 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.
Задайте порядок модели AR, p.
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.
| Порт | Поддерживаемые типы данных |
|---|---|
Входной параметр |
|
A |
|
G |
|
Тип выходных данных совпадает с типом входных данных.
| Средство оценки AR города | DSP System Toolbox |
| Средство оценки AR ковариации | DSP System Toolbox |
| Модифицированный метод ковариации | DSP System Toolbox |
| Средство оценки AR Уокера Рождества | DSP System Toolbox |
armcov | Signal Processing Toolbox |
