列文森-杜宾

在此块中实现的Levinson—Durbin公式的应用之一是Yule-Walker自回归（AR）问题，该问题包括将未知系统建模为AR过程。 这样的过程可以被建模为在输入处具有白高斯噪声的全极点IIR滤波器的输出。 在Yule-Walker问题中，使用信号的自相关序列获得最优估计导致方程 上述类型，使用Levinson-Durbin递归最有效地解决。 在这种情况下，块输入是自相关序列，并且 -具有零延迟的值。 块的*A*端口上的输出信号包含对系统进行最优建模的过程的AP系数。 系数按度降序排列 ，并且AR过程本身具有最小相位。 预测误差 确定未知系统的增益:

端口*K*上的输出信号包含相应的反射系数 对于这种iir滤波器的晶格实现。

Levinson-Durbin算法的另一个常见应用是线性预测编码，其旨在找到基于当前信号样本和有限数量的过去样本预测下一个信号值的移动平均（CC）过程（或FIR滤波器）的 在这种情况下，块的输入是信号的自相关序列，其中 -具有零延迟的值，并且端口*A*上的输出包含预测过程的系数（按数量级的降序排列 ).

这些系数解决了以下优化问题:

输出*K*包含相应的反射系数, ，对于这种fir滤波器的晶格实现。

该算法需要 每个输入信号的操作。 因此，这种实现在高 比标准的高斯消除方法效率高得多，这需要 每个信号的操作。