说明:%%%%%%倒谱是以逆傅里叶变换的结果(IFT)对一个信号的谱估计的对数。有一个真正的倒谱,复倒谱,功率倒谱,和相位倒谱。特别是功率倒谱在人类语言的分析应用。操作被称为逆倒谱分析,加权,或%%%%%%%倒谱分析。
说明:假定确定性函数 Y 具有加性高斯噪声,EVAR(Y) 返回这种噪声估计的方的差。 薄板样条平滑模型用来平滑 Y。它假设其广义的交叉验证分数是最小的模型可以提供的加性噪声方差。几个测试表明 EVAR 工作得很好"不太不规则"功能。
说明:(最小均方)是自适应滤波算法之一。 在这个MATLAB文件中,利用LMS算法进行实验以识别线性噪声系统。 估计系统的权重与实际系统的权重几乎相同。参考用于编写算法。