Подпись: Используя тот факт, что  является эрмитовой матрицей имеем следующие выражения для  и :   Введем скалярные множители   Соответствующие рекуррентные выражения для  и имеют следующий вид :   Наконец, еще одна рекурсия обновления порядка необходима для вектора  :  Обновление временного индекса в векторе коэффициентов линейного предсказания вперед осуществляется в соответствии с выражением :  Выражение для обновления временного индекса у квадрата ошибки линейного предсказания вперед :  Аналогичным образом обновление временного индекса в векторе коэффициентов линейного предсказания назад ведется в соответствии с выражением :  спектральный анализПодпись:

Оценивание линейного предсказания по методу наименьших квадратов 4.


  
    

  
спектральный анализспектральный анализПодпись: Начало Дальше