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信号モデリング

線形予測、自己回帰 (AR) モデル、ユール・ウォーカー、レビンソン・ダービン

Signal Processing Toolbox™ には、信号、システムまたはプロセスを記述する有理伝達関数を推定できるパラメトリックモデリング手法が用意されています。信号に関する既知の情報を使用し、信号をモデル化する線形システムの係数を求めます。Prony 法およびスティグリッツ・マクブライド法の ARX モデルを使用して、与えられた時間領域インパルス応答を近似します。与えられた複素周波数応答に一致するアナログまたはデジタル伝達関数を求めます。線形予測フィルターを使用して共振をモデル化します。

関数

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線形予測符号化

`corrmtx`	自己相関行列の推定に使用するデータ行列
`levinson`	レビンソン・ダービン再帰法
`lpc`	線形予測フィルター係数
`rlevinson`	逆レビンソン・ダービン再帰法
`schurrc`	自己相関列からの反射係数の計算
`xcorr`	相互相関
`xcov`	相互共分散
`ac2poly`	自己相関列の予測多項式への変換
`ac2rc`	自己相関列を反射係数に変換
`is2rc`	逆正弦パラメーターを反射係数に変換
`lar2rc`	対数面積比を表すパラメーターを反射係数に変換
`lsf2poly`	線スペクトル周波数を予測フィルター係数に変換
`poly2ac`	予測フィルター多項式の自己相関列への変換
`poly2lsf`	予測フィルター係数の線スペクトル周波数への変換
`poly2rc`	予測フィルター多項式の反射係数への変換
`rc2ac`	反射係数の自己相関列への変換
`rc2is`	反射係数の逆正弦パラメーターへの変換
`rc2lar`	反射係数の対数面積比パラメーターへの変換
`rc2poly`	反射係数の予測フィルター多項式への変換

パラメトリックモデリング

`arburg`	自己回帰全極モデルパラメーター — バーグ法
`arcov`	自己回帰全極モデルパラメーター — 共分散法
`armcov`	自己回帰全極モデルパラメーター — 修正共分散法
`aryule`	自己回帰全極モデルパラメーター — ユール・ウォーカー法
`invfreqs`	周波数応答データからの連続時間フィルターパラメーターの同定
`invfreqz`	周波数応答データからの離散時間フィルターパラメーターの同定
`prony`	Prony 法によるフィルター設計
`stmcb`	スティグリッツ・マクブライド反復法を使用した線形モデルの計算