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Yule-Walker法を使ったARモデルパラメータの推定

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a = aryule(x,p) は、最小二乗の意味で、前進予測誤差を最小にすることにより、ウインドの適用された入力信号xをp次の自己回帰(AR)モデルに適合させる自己相関法と言われるYule-Walker法を使います。 ここで、使用する方程式は、Yule-Walker方程式と言われ、Levinson-Durbin再帰法を使って解かれます。xは、白色ノイズをARシステムに入力した結果の出力と仮定しています。ベクトルaは、ARシステムパラメータA(z)の正規化されたもので、zに関して昇順になっています。

このモデルは、全極モデルを使って入力データを特徴付けているので、モデルの次数pの正しい選択が重要になります。

[a,e] = aryule(x,p) は、ARモデルに入力した白色ノイズの分散eを出力します。

[a,e,k] = aryule(x,p) は、反射係数のベクトルkを出力します。

参考
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 Burg法を使ったARモデルパラメータの推定
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 共分散モデルを使ったARモデルパラメータの推定
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 修正共分散法を使ったARモデルパラメータの推定
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 線形予測再帰係数の計算
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 Prony法を使った時間領域でのIIRフィルタ設計
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 Yule-Walker法自己回帰を使ったパワースペクトルの推定


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