Signal Processing Toolbox™ обеспечивает методы параметрического моделирования, которые позволяют вам оценить рациональную передаточную функцию, которая описывает сигнал, систему или процесс. Используйте известную информацию о сигнале найти коэффициенты линейной системы, которая моделирует ее. Аппроксимируйте данную импульсную характеристику временного интервала с помощью моделей Prony и Steiglitz-McBride ARX. Найдите аналоговую или цифровую передаточную функцию, которая совпадает с данной комплексной частотной характеристикой. Резонансы модели с помощью фильтров линейного предсказания.
Линейное предсказание и авторегрессивное моделирование
Сравните два метода для определения параметров линейного фильтра: авторегрессивное моделирование и линейное предсказание.
Выбор порядка AR с частичной последовательностью автокорреляции
Оцените порядок авторегрессивной модели с помощью частичной последовательности автокорреляции.
Изучите методы, которые находят параметры для математической модели, описывающей сигнал, систему или процесс.
Получите полином предсказания из последовательности автокорреляции. Проверьте, что получившийся полином предсказания имеет инверсию, которая производит устойчивый фильтр все-полюса.
