Параметры авторегрессивной модели все-полюса — метод ковариации
a = arcov(x,p)
[a,e] = arcov(x,p)
a = arcov(x,p)
использует метод ковариации, чтобы соответствовать p
th-порядок авторегрессивная модель (AR) к входному сигналу, x
, который принят, чтобы быть выходом системы AR, управляемой белым шумом. Этот метод минимизирует прямую ошибку прогноза в смысле наименьших квадратов. Выходной массив, a
, содержит нормированные оценки системных параметров AR, A (z), в убывающих степенях z. a
имеет p
+ 1 столбец. Если x
вектор, затем a
вектор-строка. Если a
матрица, затем коэффициенты вдоль n th строка a
смоделируйте n th столбец x
.
[a,e] = arcov(x,p)
возвращает оценку отклонения, e
, из белого шумового входа к модели AR.