Коэффициенты фильтра линейного предсказания
[
находит коэффициенты a
,g
] = lpc(x
,p
)p
линейный предиктор th-порядка, КИХ-фильтр, который предсказывает текущее значение временных рядов с действительным знаком x
на основе прошлых выборок. Функция также возвращает g
, отклонение ошибки предсказания. Если x
матрица, функция обрабатывает каждый столбец как независимый канал.
lpc
определяет коэффициенты прямого линейного предиктора путем минимизации ошибки предсказания в смысле наименьших квадратов. Это имеет приложения в речевом кодировании и создании фильтра.
lpc
использует метод автокорреляции авторегрессивных (AR) моделирование, чтобы найти коэффициенты фильтра. Сгенерированный фильтр не может смоделировать процесс точно, даже если последовательность данных является действительно процессом AR правильного порядка, потому что метод автокорреляции неявно окна данные. Другими словами, метод принимает что выборки сигнала вне длины x
0.
lpc
вычисляет решение методом наименьших квадратов к X a = b, где
и m является длиной x. Решение задачи наименьших квадратов с помощью нормальных уравнений приводит к уравнениям Уокера Рождества
где r = [
r (1) r (2) ... r (p +1) ]
оценка автокорреляции для x
вычисленное использование xcorr
. Алгоритм Левинсона-Дербина (см. levinson
) решает уравнения Уокера Рождества в O (p 2) флопс.
[1] Джексон, L. B. Цифровые фильтры и Обработка сигналов. 2-й Выпуск. Бостон: Kluwer Академические Издатели, 1989, стр 255–257.