線形予測モデル(LPC):自己相関法 - 数学 - 教えて！goo(1) の線形予測についてだけ。 LPC は過去のサンプルの「線形結合」で現在の値を「予測」するから「線形予測」という名前になってます。 過去のサンプル x[n-1], x[n-2], x[n-3],… の線形結合(重み付け和)で現在値 x[n] を予測しますので、 y[n] = a[1]*x[n-1] + a[2]*x[n-2] + a[3]*x[n-3] + … のような形になります (y[n] は x[n] の予測値です)。見てお分かりのように、これは x[ ] を FIR フィルタリングすることに等しいです。 最適な FIR 係数 a[ ] はユール・ウォーカー方程式を解くと得られ、この際にレビンソン・ダービンのアルゴリズムが使えます。
