MATLAB.Exponenta
MATLAB и Simulink на русском
Технологии разработки и отладки
		сложных технических систем

Обработка сигналов и изображений\Signal Processing Toolbox

Список функций Signal Processing Toolbox: Линейное предсказание

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

SCHURRC

Преобразование корреляционного вектора в коэффициенты отражения методом Шура

Синтаксис:

k = schurrc(r)
[k,e] = schurrc(r)

Описание:

k = schurrc(r)

Использует алгоритм Шура для вычисления вектора коэффициентов отражения k по заданному вектору значений автокорреляционной функции r. Векторы k и r имеют одинаковую длину. Коэффициенты отражения представляют предсказывающий фильтр в решетчатой форме для сигнала с заданной автокорреляционной функцией r.

Если r - матрица, функция schurrc обрабатывает ее столбцы независимо друг от друга и дает матрицу k такого же размера, что и матрица r. Каждый столбец матрицы k представляет коэффициенты отражения для автокорреляционной функции, заданной соответствующим столбцом матрицы r.

[k,e] = schurrc(r)

В данном варианте синтаксиса функция дополнительно возвращает скаляр e - средний квадрат ошибки предсказания. Если r - матрица, то результат e будет вектором-строкой. Длина вектора e при этом равна числу столбцов матрицы r.

Примеры

Рассчитаем автокорреляционную функцию для речевого сигнала, содержащегося в файле mtlb.mat (запись произнесенного слова "MATLAB") и используем алгоритм Шура для расчета коэффициентов отражения, представляющих решетчатый предсказывающий фильтр для данного сигнала:

load mtlb
r = xcorr(mtlb(1:5),'unbiased');
k = schurrc(r(5:end))
k =
-0.7583
0.1384
0.7042
-0.3699

Сопутствующие функции: levinson

Литература

1. Proakis, J. and D. Manolakis, Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications, Third edition, Prentice-Hall, 1996, pp. 868-873.

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика