In order to get an idea of how well

In order to get an idea of how well we have modeled the autoregressive signal x, we overlay the power spectral density of the output of the model, computed using FREQZ, with the power spectral density estimate of x, computed using the PERIODOGRAM spectrum object. Notice that the periodogram is scaled by 2*pi and is one-sided. We need to adjust for this in order to compare.

s = spectrum.periodogram;

Kết quả (Việt) 1:

để có được một ý tưởng tốt như thế nào chúng ta có mô hình tín hiệu tự hồi quy x, chúng ta che phủ mật độ phổ công suất của đầu ra của mô hình, tính toán sử dụng freqz, với ước tính mật độ năng lượng quang phổ của x, tính toán sử dụng các đối tượng phổ periodogram. nhận thấy rằng các periodogram được thu nhỏ lại bởi 2 * pi và là một trong những mặt. chúng ta cần phải điều chỉnh cho điều này để so sánh.

s = quang phổ.

Kết quả (Việt) 2:

Để có được một ý tưởng tốt như thế nào chúng tôi có mô hình tín hiệu autoregressive x, chúng tôi lớp phủ mật độ quang phổ điện đầu ra của các mô hình, tính bằng cách sử dụng FREQZ, với sức mạnh mật độ quang phổ ước tính của x, tính bằng cách sử dụng các đối tượng phổ PERIODOGRAM. Nhận thấy rằng periodogram được chia tỷ lệ 2 * pi và là một mặt. Chúng ta cần phải điều chỉnh này theo thứ tự để so sánh.

s = quang phổ.periodogram;