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C - Algoritmi a blocchi per il filtraggio adattativo

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Tale procedura si ripete per un numero di passi pari all'ordine del predittore.

Es.: ripetiamo il calcolo dei coefficienti del predittore per lo stesso segnale precedentemente considerato. L’errore al passo iniziale è

$e^{(0)}=R(0)=2$

(C.55)

Il ciclo per m = 1 porta al calcolo delle grandezze di un predittore del primo ordine

$k^{(1)}={\frac {R(1)}{e^{(0)}}}={\frac {2}{5}}$

$\alpha _{1}^{(1)}=k^{(1)}={\frac {2}{5}}$

$e^{(1)}=\left(1-k^{(1)^{2}}\right)e^{(0)}={\frac {42}{25}}$

(C.56)

Per m = 2 si ottengono le grandezze del predittore del secondo ordine

$k^{(2)}={\frac {R(2)-\alpha _{1}^{(1)}R(1)}{e^{(1)}}}=-{\frac {3}{42}}$

$\alpha _{2}^{(2)}=k^{(2)}=-{\frac {3}{42}}$

$\alpha _{1}^{(2)}=\alpha _{1}^{(1)}-k^{(2)}\alpha _{1}^{(1)}=-{\frac {9}{21}}$

(C.57)

C.3 METODI UTILIZZANTI STRUTTURE A TRALICCIO

Sia il metodo della covarianza che il metodo dell’autocorrelazione precedentemente esposti sono concettualmente organizzati su due fasi: una stima preliminare della matrice di autocorrelazione del segnale ed il successivo calcolo dei coefficienti del predittore. Il metodo che si vuole presentare in questo paragrafo (lattice) può essere visto come un raffinamento del metodo dell’autocorrelazione, nel quale tali due fasi sono fuse in un’unica procedura ricorsiva.