Signal Processing Toolbox™ предоставляет параметрические методы моделирования, которые позволяют вам оценить рациональную передаточную функцию, которая описывает сигнал, систему или процесс. Используйте известную информацию о сигнале, чтобы найти коэффициенты линейной системы, которая моделирует его. Аппроксимируйте заданную импульсную характеристику во временной области с помощью моделей Prony и Steiglitz-McBride ARX. Найдите аналоговую или цифровую передаточную функцию, которая совпадает с заданной сложной частотной характеристикой. Моделируйте резонансы с помощью линейных предсказательных фильтров.
Линейное предсказание и авторегрессивное моделирование
Сравните два метода для определения параметров линейного фильтра: авторегрессивное моделирование и линейное предсказание.
Выбор порядка AR с частичной автокорреляционной последовательностью
Оцените порядок авторегрессионной модели с помощью частичной автокорреляционной последовательности.
Исследуйте методы, которые находят параметры для математической модели, описывающей сигнал, систему или процесс.
Получите полином предсказания из автокорреляционной последовательности. Проверьте, что полученный полином предсказания имеет обратный сигнал, который создает стабильный полнополюсный фильтр.
