Определение наилучшего порядка фильтра для линейного предсказательного кодирования

Question

Мне интересно, существует ли установленный метод выбора наилучшего порядка фильтра, который будет использоваться при выполнении линейного предсказательного кодирования (например, используемого в форматах аудиофайлов, таких как FLAC).

Мой текущий подход:

1. Возьмите кусок сигнала
2. Window сигнал с окном 0,5 Тьюки
3. Получить авто-коэффициенты корреляции
4. Вычислить коэффициенты LPC, используя авто -корреляционные коэффициенты
5. Генерировать прогнозируемый сигнал с использованием стандартного КИХ-фильтра с коэффициентами LPC
6. Measure ошибка между исходным и предсказанным сигналом
7. Goto шаг 1 и продолжить повторять с различными порядками фильтров ...
8. Выберите лучший порядок, основанный на самой низкой погрешности

Можно ли оценить лучший порядок фильтрации, просмотрев ошибку, созданную с шага 4 процесса? Я хотел бы перейти к шагу 8 с шага 4, если это возможно.

Answer 1

Поскольку вы упомянули FLAC, я посмотрел, как они это делают. Похоже, что в процессе вычисления коэффициентов LPC они оценивают ошибки для всех заказов до макс. Общее вычисление начинается here, они используют FLAC__lpc_compute_lp_coefficients для вычисления коэффициентов, а также для оценки ошибки. Затем это используется в FLAC__lpc_compute_best_order, чтобы решить, какой коэффициент использовать (в неисчерпаемом случае).

Другая реализация смотреть на это libflake, который выбирает самый высокий порядок п с п-1 «s коэффициент отражения> .10. Это кажется связанным с подходом, описанным here (PDF), который выбирает наименьший порядок п при п + 1 и п + 2 коэффициенты отражения «ы являются < .15. Оба ищут точку, в которой отражается коэффи- циент отражения, но, глядя на цифру 1 в вышеупомянутом PDF-документе, похоже, что поиск по-прежнему сверху, поскольку у Флэка больше смысла. Еще один эвристический, но может быть интересным.