MATLAB Simple-线性预测编码和能量预测

Question

我有一个数据集，其中包含一个居民家庭每天使用的274个样本（9个月）的每日能量（Watts.hour）。 我不确定我是否正确应用了lpc函数。

我的代码如下：

  filename='9-months.csv';
  energy = csvread(filename);


  C=zeros(5,1);
  counter=0;


  N=3;



  for n=274:-1:31

  w2=energy(1:n-1,1);
  a=lpc(w2,N);

  energy_estimated=0; 

      for X = 1:N
      energy_estimated = energy_estimated + (-a(X+1)*energy(n-X));
      end

  w_real=energy(n);
  error2=abs(w_real-energy_estimated);


  counter=counter+1;

  C(counter,1)=error2;
  end

  mean_error=round(mean(C));

作为分析中的样本“ n”，我将使用从1到n-1的能量数组的值来计算lpc系数（N = 3）。

之后，它将计算出的系数应用于给出的“ for”周期，以便计算出估计的能量。

最后，error2输出实际能量和估计值之间的误差。

在提供的示例（ http://www.mathworks.com/help/signal/ref/lpc.html ）上，使用了一些过滤器。 我需要对其应用任何过滤器吗？ 我的方法正确吗？

提前非常感谢您！

Answer 1

LPC似乎已正确使用，但是关于代码还有其他一些事情。 我对他“为n”感到满意：

for n=31:274 %for me it would seem more logically to go forward in time

  w2=energy(1:n-1,1);
  a=lpc(w2,N);


  energy_estimate=filter([0 -a(2:end)],1,w2);
  energy_estimate=energy_estimate(end);

  estimates(n)=energy_estimate;


end

error=energy(31:274)-estimates(31:274)';
meanerror=mean(error); %you dont really round mean errors

过滤器正是您要使用X = 1：N循环执行的操作。 但这将对整个w2向量执行计算。 如果只希望最后一个值，也可以使用（end）命令。

现在，没有理由为每个单个值计算误差，然后将它们添加到向量中，这样您就可以在计算后更快地做到这一点。

现在，如果您尝试使用lpc估算未来值，则可以像这样工作，但是您暗示每个值仅取决于最后三个值。 您是否尝试过多项式方法？ 我认为这将更接近现实。