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