|
|
Наверное общие слова скажу.
Тут, как я понимаю, 2 ситуации можно рассмотреть.
1. Есть выборка в N точек. И Вы собираетесь выяснить, какие частоты в ней есть. Ну и их амплитуды тоже. Т.е. ни до этой выборки, ни после нее абсолютно не интересует. Тут Фурье от выборки. Поскольку оно наилучшую среднекв. оценку дает. Но эта ситуация видимо бессмысленная, зачем тогда АР?
2. Та же выборка, но интересует спектр не ее самой, а сигнала, частью которого она является. Тут все определяется адекватностью модели сигналу. Если модель хорошо описывает сигнал, так и результат будет лучше, чем просто Фурье от выборки. Т.к. АР, то явно или неявно метод макс. энтропии используется. Т.е. весь сигнал считается наиболее случайным, но корр. ф-ия его совпадает с кор. ф-ей выборки на заданных точках. Ну кроме самой модели влияют и другие причины. Оценка КФ, порядок АР. С ним, с порядком, нежелательно как недоборщить, так и переборщить. Из практики - АР не очень хороши, когда, например, есть резкие провалы в спектре сигнала, т.е. признак 0 в передаточной ф-ии, или когда сигнал - сумма гармоник, близко расположенных. Я, по Вашему первому вопросу, сделал вывод (из-за LSP), что задача у Вас связана как-то с обработкой речи. В этом мало разбираюсь, практически никакого представления об используемых там моделях не имею.
E-mail: 
info@telesys.ru
