Вычислите оценку авторегрессивных (AR) параметры модели с помощью метода Юла-Уокера
Оценка / Параметрическая Оценка
dspparest3
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 предсказания 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, элементами которого являются коэффициенты 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.
Тип коэффициентов модели AR выводится блоком. Блок может вывести полиномиальные коэффициенты (A
), отражательные коэффициенты (K
), или оба (A and K
).
Когда выбрано, устанавливает порядок оценки p к меньше, чем длина каждого входного канала.
Порядок модели AR, p. Этот параметр включен, когда вы не выбираете Inherit estimation order from input dimensions.
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 |
|
K |
|
G |
|
Burg AR Estimator | DSP System Toolbox |
Covariance AR Estimator | DSP System Toolbox |
Modified Covariance AR Estimator | DSP System Toolbox |
Yule-Walker Method | DSP System Toolbox |
aryule | Signal Processing Toolbox |