A New Reflection coefficient-Estimation Algorithm for Linear Prediction

선형 예측을 위한 새로운 반사계열 추정 알고리즘

A new algorithm, based upon a lattice formulation, is presented for linear prediction. The output of the algorithm is the reflection coefficients that guarantee the stability of the all-pole model. The equations are derived that compute the covariance of the residuals recursively at each prediction stage, and in processing of computing that eqations, the reflection coefficients are estimated without computing the predictor coefficients. Comparing with covariance-lattice method, it can be said that the new algorithm reduce the number of computations to about half and is more efficient for fitting of the high-order model.

래티스 공식에 기초를 두어 선형 예측을 위한 새로운 알고리즘을 구하였다. 알고리즘의 출력은 all-po1e모델의 안정도를 보장하는 반사계수이다. 매 예측 단계에서 예측 오차의 공분산(cova.iance)을 순환적으로 계산하는 방정식이 유도되었고 이 식을 계산하는 과정에서 예측 계수에 관계없이 반사 계사를 추정하도록 하였다. 공분산 래티스(covariance-lattice)방법과 비교하였을 때 새로운 알고리즘은 계산의 량을 약 반으로 줄였으며 예측 차수가 높은 경우에 보다 효률적이 된다는 것을 설명하였다.