Вычислить оценку параметров авторегрессионной (AR) модели методом Юле-Уокера
Оценка/параметрическая оценка
dspparest3
Блок оценки AR Юле-Уокера использует метод AR Юле-Уокера, также называемый методом автокорреляции, для подгонки авторегрессионной (AR) модели к оконным входным данным путем минимизации ошибки прямого предсказания в смысле наименьших квадратов. Эта формулировка приводит к уравнениям Юле - Уокера, которые решаются рекурсией Левинсона - Дурбина. Блочные выходы всегда неингулярны.
Блок оценки AR Юле-Уокера может выводить коэффициенты модели AR в виде полиномиальных коэффициентов, коэффициентов отражения или обоих. Входной сигнал может быть вектором строки, вектором столбца или неориентированным вектором, который предполагается выходным сигналом системы AR, управляемой белым шумом. Блок принимает матрицы и обрабатывает каждый столбец матрицы как канал. Если вход является вектором строки длиной N, вход обрабатывается как N различных каналов. Если вход является неориентированным вектором, вход обрабатывается как один канал. Блок вычисляет нормализованную оценку параметров AR системы, A (z), независимо для каждого последовательного входного кадра.
+... + a (p + 1) z − p
При выборе параметра Наследовать порядок оценки из входных размеров порядок p всеполюсной модели на единицу меньше длины каждого входного канала. В противном случае порядок является значением, указанным параметром Estimation order. Чтобы гарантировать допустимый выходной сигнал, необходимо задать для параметра Estimation order значение скаляра, меньшее или равное половине длины входного канала. Блоки Yule-Walker AR Estimator и Burg AR Estimator возвращают аналогичные результаты для больших размеров кадра.
Если для параметра Output (s) установлено значение A, порт A активизирован. Для каждого канала порт A выводит столбец длиной p + 1, который содержит нормированную оценку коэффициентов модели AR в степени убывания z
[1 a(2) ... a(p+1)]
Если для параметра Output (s) установлено значение K, порт K активизирован. Для каждого канала порт К выводит столбец длины-p, элементами которого являются коэффициенты отражения AR-модели. Если для параметра Output (s) установлено значение A and Kоба порта A и K активизированы, и каждый порт выводит соответствующие коэффициенты модели AR для каждого канала.
Квадрат усиления модели, G, обеспечивается на порте G. G является скаляром для каждого канала.
Сравнение блоков оценки AR Burg, Covariance AR Estimator, Modified Covariance AR Estimator и Yule-Walker AR Estimator см. на справочной странице блока оценки AR Burg.
Тип коэффициентов модели AR, выводимых блоком. Блок может выводить полиномиальные коэффициенты (A), коэффициенты отражения (K) или оба (A and K).
При выборе устанавливает порядок p оценки на единицу меньше, чем длина каждого входного канала.
Порядок модели AR, р. Этот параметр активируется, если не выбран параметр Наследовать порядок оценки из входных измерений.
Кей, С. М. Современная спектральная оценка: теория и применение. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл, 1988.
Марпл, С. Л., младший, Цифровой спектральный анализ с приложениями. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл, 1987.
| Порт | Поддерживаемые типы данных |
|---|---|
Вход |
|
A |
|
K |
|
G |
|
| Оценщик AR Burg | Инструментарий системы DSP |
| Ковариационный AR-оценщик | Инструментарий системы DSP |
| Модифицированный Covariance AR Estimator | Инструментарий системы DSP |
| Метод Юле-Уокера | Инструментарий системы DSP |
aryule | Панель инструментов обработки сигналов |