修改协方差AR估计器

使用修改的协方差法计算自回旋（AR）模型参数的估计值

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估计 /参数估计

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修改后的协方差估计器块使用修改后的协方差方法适合自动回归（AR）模型到输入数据。这种方法在最小二乘意义上最小化了前向和向后的预测错误。输入是连续样本的框架，该框架被认为是由白噪声驱动的AR系统的输出。该块计算AR系统参数的归一化估计值，a（z），独立于每个连续的输入。

$H （（ z ） = \frac{G}{一种（（ z ）} = \frac{G}{1 + 一种（（ 2 ） z^{- 1} + \dots + 一种（（ p + 1 ） z^{- p}}$

您指定订单，p，全杆模型估计顺序范围。为了保证有效的输出，您必须设置估计顺序参数小于或等于输入矢量长度的三分之二。

输出端口标记为A输出的AR模型系数的归一化估计值z。

[1 a（2）... a（p+1）]

标量增益，G，是从标有G的输出端口输出的。

有关Burg AR估计器，协方差估计器，修改后协方差估计器和Yule-Walker AR估计器块的比较，请参见Burg AR估计器块参考页面。

Kay，S。M.现代光谱估计：理论和应用。新泽西州Englewood Cliffs：Prentice-Hall，1988年。

Marple，S.L.，Jr。，使用应用的数字光谱分析。新泽西州Englewood Cliffs：Prentice-Hall，1987年。

输出数据类型与输入数据类型相同。

生成的代码依赖于memcpy或者memset功能（string.h）在某些条件下。

在R2006a之前引入