数据压缩作业之：随机信号的参数估计（AR模型）

1.AR模型介绍

百度百科：

自回归模型（AutoRegressive model），是统计上一种处理时间序列的方法，用同一变数例如x的之前各期，亦即x1至xt-1来预测本期xt的表现，并假设它们为一线性关系。因为这是从回归分析中的线性回归发展而来，只是不用x预测y，而是用x预测 x（自己），所以叫做自回归。

随机信号由本身的若干次过去值x(n-k)和当前的激励值w(n)线性组合产生：

该模型的系统函数为：

p表示系统阶数，系统函数只有极点，无零点，也称为全极点模型，系统由于极点的原因，要考虑到系统的稳定性，因而要注意极点的分布位置

2.AR 模型参数和自相关函数推导

3.例题并用MATLAB计算

c.
matlab代码：

x_n = [0.4282 1.1454 1.5597 1.8994 1.6854 2.3075 2.4679 1.9790