Документация Engee

LPC — кодирование с линейным прогнозированием

lpc(x::AbstractVector, p::Int, [LPCBurg()])

Для данного входного сигнала x и порядка прогноза p возвращает коэффициенты БИХ a и среднюю погрешность реконструкции prediction_err. Обратите внимание, что этот метод НЕ возвращает начальную единицу (1), имеющуюся в истинной автокорреляционной оценке; она опускается, так как подразумевается в каждой оценке на основе кодирования с линейным прогнозированием (КЛП), и должна вводиться повторно вручную, если возвращенный вектор должен интерпретироваться как полиномиальный.

Применяемый алгоритм определяется по последнему необязательному параметру и может быть либо LPCBurg, либо LPCLevinson.

lpc(x::AbstractVector, p::Int, LPCBurg())

Оценка КЛП (на основе кодирования с линейным прогнозированием) с использованием метода Бурга. Эта функция реализует математический метод, опубликованный в работе [1].

[1] — Enhanced Partial Tracking Using Linear Prediction (статья из материалов конференции DAFx 2003, Лагранж (Lagrange) и др.) http://www.sylvain-marchand.info/Publications/dafx03.pdf

lpc(x::AbstractVector, p::Int, LPCLevinson())

Оценка КЛП (на основе кодирования с линейным прогнозированием) с использованием метода Левинсона. Эта функция реализует математический метод, описанный в работе [1].

[1] — The Wiener (RMS) Error Criterion in Filter Design and Prediction (Н. Левинсон (N. Levinson), Studies in Applied Mathematics 25(1946), 261—​278, https://doi.org/10.1002/sapm1946251261)