一种新的扩展自相关匹配技术及其在AR模型中的应用

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一种新的扩展自相关匹配技术及其在AR模型中的应用

更新时间：2024-10-14

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- 一种新的扩展自相关匹配技术及其在AR模型中的应用
- 暂无标题
- 通信学报 1988年第1期页码：40-45
- 作者机构：
  
  1. 南京大学声学研究所
  2. 美国南佛罗里达大学
  3. 南京大学声学研究所美国南佛罗里达大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版日期：1988
- 稿件说明：
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[1]徐柏龄,V·K·Jain.一种新的扩展自相关匹配技术及其在AR模型中的应用[J].通信学报,1988(01):40-45.
[1]徐柏龄,V·K·Jain.一种新的扩展自相关匹配技术及其在AR模型中的应用[J].通信学报,1988(01):40-45. DOI：

DOI：

摘要

本文讨论了一种新的扩展自相关匹配技术

简称EAC。众所周知

当我们采用LPC的自相关方法时

被测信号的前P+1个自相关函数与模型相应的自相关函数总是完全相匹配的。而当噪声不断增加时

其高阶自相关函数开始发散。EAC技术在使前P+1个数据自相关函数与模型自相关函数精确匹配的情况下

同时使高阶自相关函数的失配最小以选择噪声自相关函数的估计值

并从总的自相关函数中扣除

从而得到较好的参数估计值。实验表明

EAC技术优于其它方法

如奇异值分解法（SVD）和高阶Yule—Walker方程法（HOYWE）。

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