Описание

Блок AR Estimator Уокера Рождества использует метод Уокера Рождества АРА, также названный методом автокорреляции, чтобы подбирать авторегрессивную модель (AR) к оконным входным данным путем минимизации прямой ошибки прогноза в смысле наименьших квадратов. Эта формулировка приводит к уравнениям Уокера Рождества, которые решены рекурсией Левинсона-Дербина. Блокируйтесь выходные параметры всегда несингулярны.

Блок AR Estimator Уокера Рождества может вывести коэффициенты модели AR как полиномиальные коэффициенты, отражательные коэффициенты или обоих. Вход может быть вектором-строкой, вектор-столбцом или неориентированным вектором, который принят, чтобы быть выходом системы AR, управляемой белым шумом. Блок принимает матрицы и обрабатывает каждый столбец матрицы как канал. Если вход является вектором-строкой из длины N, вход обработан как N различные каналы. Если вход является неориентированным вектором, вход обработан как один канал. Блок вычисляет нормированную оценку системных параметров AR, A (z), независимо для каждого последовательного входного кадра.

Когда вы выбираете Inherit estimation order from input dimensions, порядок, p модели все-полюса является тем меньше, чем длина каждого входного канала. В противном случае порядок является значением, заданным параметром Estimation order. Чтобы гарантировать допустимый выход, необходимо установить параметр Estimation order, чтобы быть скаляром, меньше чем или равным половине входной длины канала. Блоки Средства оценки AR Средства оценки и Города Уокера Рождества АРА возвращают подобные результаты для больших форматов кадра.

Когда Output(s) установлен в A, порт А включен. Для каждого канала порт А выводит столбец длины p +1, который содержит нормированную оценку коэффициентов модели AR в убывающих степенях z

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

Когда Output(s) установлен в K, порт K включен. Для каждого канала порт K выводит столбец длины-p, элементы которого являются коэффициентами отражения модели AR. Когда Output(s) установлен в A and K, и порт А и K включены, и каждый выходы порта соответствующие коэффициенты модели AR для каждого канала.

Квадрат усиления модели, G, обеспечивается в порте G. G является скаляром для каждого канала.

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