Modélisation de signaux
Signal Processing Toolbox™ propose des techniques de modélisation paramétrique permettant d’estimer une fonction de transfert rationnelle qui décrit un signal, un système ou un processus. Utilisez les informations disponibles sur un signal pour déterminer les coefficients d’un système linéaire permettant de le modéliser. Approximez une réponse impulsionnelle donnée dans le domaine temporel avec les modèles ARX de Prony et de Steiglitz-McBride. Identifiez une fonction de transfert analogique ou numérique correspondant à une réponse en fréquence complexe donnée. Modélisez les résonances avec des filtres de prédiction linéaire.
Fonctions
Rubriques
- Linear Prediction and Autoregressive Modeling
Compare two methods for determining the parameters of a linear filter: autoregressive modeling and linear prediction.
- AR Order Selection with Partial Autocorrelation Sequence
Assess the order of an autoregressive model using the partial autocorrelation sequence.
- Parametric Modeling
Study techniques that find the parameters for a mathematical model describing a signal, system, or process.
- Prediction Polynomial
Obtain the prediction polynomial from an autocorrelation sequence. Verify that the resulting prediction polynomial has an inverse that produces a stable all-pole filter.