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5 - Codifica numerica di forma d’onda con memoria 155

Fig. 5.18 - Predizione adattativa in avanti e all'indietro.

Anche in questo caso, i coefficienti ottimi si ottengono come

  (5.75)

L’inversione della matrice di auto-correlazione risulta, in applicazioni real-time, di complessità computazionale eccessiva. Nella predizione a blocchi, quindi, un ruolo importante ha l’individuazione di algoritmi efficienti per la soluzione dell’equazione normale che evitino tale inversione [Appendice C].

Il dover accumulare un blocco di campioni per stimare la funzione di autocorrelazione, comporta un ritardo inevitabile di codifica. Inoltre i coefficienti del predittore vanno trasmessi al ricevente per la decodifica, con le conseguenti ripercussioni sul throughput e sulla robustezza nei confronti di errori di trasmissione. Per tali ragioni, gli algoritmi di predizione a blocchi vengono principalmente utilizzati nella codifica per modelli, dove è essenziale la migliore stima da loro fornita dei parametri del modello della sorgente.

Una seconda famiglia di algoritmi evita di accumulare dati per la stima della funzione di autocorrelazione, richiesta per la soluzione dell’equazione di