📄 lpc_coefficients.m
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function c=lpc_coefficients(s,p)
%此函数的功能是用自相关法求信号s使均方预测误差为最小的预测系数
%算法为Durbin快速递推算法
%注:s必须是一维向量 p为声道模型的阶数
n=length(s); %获得信号长度
for i=1:p %测试向量
Rp(i)=sum(s(i+1:n).*s(1:n-i)); %求向量的自相关函数
%Rn(i)=sum(s(1:N-i).*s(1+i:N));
end
Rp_0=s'*s; %即Rn(0)
Ep=zeros(p,1); %Ep为p阶最佳线性预测反滤波能量
k=zeros(p,1); %k为偏相关系数
a=zeros(p,p); %以上为初始化
%i=1的情况需要特殊处理,也是对p=1进行处理
Ep_0=Rp_0;
k(1)=Rp(1)/Rp_0;
a(1,1)=k(1);
Ep(1)=(1-k(1)^2)*Ep_0;
%i=2起使用递归算法
if p>1
for i=2:p
k(i)=(Rp(i)-sum( a(1:i-1,i-1).*Rp(i-1:-1:1)'))/Ep(i-1);
a(i,i)=k(i);
Ep(i)=(1-k(i)^2)*Ep(i-1);
for j=1:i-1
a(j,i)=a(j,i-1)-k(i)*a(i-j,i-1);
end
end
end
c=a(:,p); %c(j)=a(j,p)
%c2 =lpc(s,p) %信号处理工具箱中的函数
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