Описание

Блок Covariation AR Estimator использует ковариационный метод, чтобы соответствовать авторегрессионной (AR) модели входным данным. Этот метод минимизирует ошибку прямого предсказания в смысле наименьших квадратов.

Вход должен быть вектором-столбцом или неориентированным вектором, который принимается как выход системы AR, управляемой белым шумом. Этот вход представляет систему координат последовательных временных выборок из одноканального сигнала. Блок вычисляет нормированную оценку системных параметров AR, A (z), независимо для каждого последующего входного кадра .

Порядок, p, полнополюсной модели задается параметром Estimation order. Чтобы гарантировать допустимый выход, необходимо задать параметр Estimation order меньше или равным половине длины входного вектора.

The верхней части выхода, A, является вектор-столбец длины p + 1 с такой же системой координат статусом, как и вход, и содержит нормированную оценку коэффициентов модели AR в нисходящих степенях z.

[1 a(2) ... a(p+1)]

Скалярное усиление, G, обеспечивается на нижнем выходе (G).

Блок Burg AR Estimator страницы с описанием для сравнения блока Burg AR Estimator, Ковариации AR Estimator, изменённой Ковариации AR Estimator и блоков Yule-Walker AR Estimator.

Параметры

Ссылки

Кей, С. М. Современная спектральная оценка: теория и применение. Englewood Cliffs, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1988.

Марпл, С. Л., младший, Цифровой спектральный анализ с применением. Englewood Cliffs, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1987.

Поддерживаемые типы данных

См. также