基于Matlab的线性预测系数对比

基于Matlab的线性预测系数对比

线性预测是一种常用的信号处理技术，它可以通过利用历史数据来预测未来的信号。线性预测系数是线性预测的关键参数，它们描述了信号的线性特征。在本文中，我们将使用Matlab来比较不同线性预测系数的性能，并提供相应的源代码。

首先，我们需要明确线性预测的概念。线性预测是基于最小均方误差准则的一种预测方法，通过线性组合已知的过去信号值来估计未来信号值，其中，线性预测系数起到关键作用。常用的线性预测系数估计方法有自相关法（autocorrelation method）、协方差法（covariance method）和BURG方法等。在本文中，我们将重点关注这三种方法。

首先，让我们看一下自相关法的实现代码：

% 自相关法线性预测系数计算
function [coefficients] = autocorrelation_method(signal, order