Use LPC to Perform Linear Predictio

Use LPC to Perform Linear Prediction

We now turn to the linear prediction problem. Here we try to determine an FIR prediction filter. We use LPC to do so, but the result from LPC requires a little interpretation. LPC returns the coefficients of the entire whitening filter A(z), this filter takes as input the autoregressive signal x and returns as output the prediction error. However, A(z) has the prediction filter embedded in it, in the form B(z) = 1- A(z), where B(z) is the prediction filter. Note that the coefficients and error variance computed with LPC are essentially the same as those computed with ARYULE, but their interpretation is different.

Kết quả (Việt) 1:

sử dụng LPC để thực hiện dự đoán tuyến tính

bây giờ chúng ta chuyển sang vấn đề dự đoán tuyến tính. ở đây chúng tôi cố gắng xác định một bộ lọc dự đoán linh sam. chúng tôi sử dụng LPC làm như vậy, nhưng kết quả từ LPC đòi hỏi một giải thích ít. LPC trả về các hệ số của toàn bộ bộ lọc làm trắng một (z), bộ lọc này có như là đầu vào tín hiệu tự hồi x và trả về là đầu ra các lỗi dự đoán. Tuy nhiên,một (z) có các bộ lọc dự đoán nhúng trong nó, dưới hình thức b (z) = 1 - a (z), trong đó b (z) là bộ lọc dự đoán. lưu ý rằng các hệ số và phương sai lỗi tính toán với LPC là cơ bản giống như những tính với aryule, nhưng giải thích của họ là khác nhau.

Kết quả (Việt) 2:

Sử dụng LPC để thực hiện dự đoán tuyến tính

chúng tôi bây giờ chuyển sang tuyến tính dự đoán vấn đề. Ở đây chúng tôi cố gắng xác định một bộ lọc dự đoán linh sam. Chúng tôi sử dụng LPC để làm như vậy, nhưng kết quả từ LPC đòi hỏi một chút giải thích. LPC trở về hệ số của các bộ lọc làm trắng toàn bộ A(z), bộ lọc này mất như là đầu vào tín hiệu autoregressive x và lợi nhuận như là đầu ra lỗi dự đoán. Tuy nhiên, A(z) có bộ lọc dự đoán được nhúng trong đó, trong các hình thức B(z) = 1-A(z), nơi B(z) là bộ lọc dự đoán. Lưu ý rằng các hệ số và phương sai lỗi tính với LPC là cơ bản giống như những người tính toán với ARYULE, nhưng giải thích của họ là khác nhau.