《语音信号处理》第六章总结——线性预测分析

本文深入探讨了线性预测的基本原理,重点阐述了使用全极点模型(AR模型)对信号进行AR分析的过程,包括如何估计线性预测系数和增益。通过将信号视为模型输出,利用有限数目的参数描述信号,实现信号的有效表示和分析。

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1、线性预测的基本原理:

LPC的基本原理是将信号看成一个模型的输出,用模型参数描述信号。

 

s(n)为模型的输出。当s(n)为确定信号时,u(n)采用单位冲激序列;当s(n)为随机信号, u(n)是为白噪声序列

这里采用的是全极点模型又称“AR模型”,各系数ai(线性预测系数)和增益G为模型参数。这样信号就可以用有限数目的参数构成的信号模型来表示。

线性预测分析就是根据已知信号s(n)对各参数ai和增益G进行估计。

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