主要内容

信号建模

线性预测，自回归(AR)模型，Yule-Walker, Levinson-Durbin

信号处理工具箱™提供参数化建模技术，可让您估计描述信号、系统或过程的合理传递函数。利用关于信号的已知信息来找到对其建模的线性系统的系数。用Prony和Steiglitz-McBride ARX模型近似给定的时域脉冲响应。找出与给定复频率响应匹配的模拟或数字传递函数。使用线性预测滤波器建模共振。

功能

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corrmtx 数据矩阵的自相关矩阵估计
莱文森 Levinson-Durbin递归
lpc的 线性预测滤波器系数
rlevinson 反向Levinson-Durbin递归
schurrc 从自相关序列计算反射系数
xcorr 互相关
xcov Cross-covariance
ac2poly 将自相关序列转换为预测多项式
ac2rc 将自相关序列转换为反射系数
is2rc 将反正弦参数转换为反射系数
lar2rc 将对数面积比参数转换为反射系数
lsf2poly 将线谱频率转换为预测滤波器系数
poly2ac 将预测滤波多项式转换为自相关序列
poly2lsf 将预测滤波器系数转换为线谱频率
poly2rc 将预测滤波器多项式转换为反射系数
rc2ac 将反射系数转换为自相关序列
rc2is 将反射系数转换为反正弦参数
rc2lar 将反射系数转换为对数面积比参数
rc2poly 将反射系数转换为预测滤波器多项式
arburg 自回归全极模型参数- Burg方法
arcov 自回归全极模型参数-协方差法
armcov 自回归全极模型参数修正协方差法
aryule 自回归全极模型参数- Yule-Walker方法
invfreqs 从频率响应数据中识别连续时间滤波器参数
invfreqz 从频率响应数据中识别离散滤波器参数
普龙尼 滤波器设计的Prony方法
stmcb 采用Steiglitz-McBride迭代计算线性模型

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