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最优线性预测前向线性预测01空间02预测03系数04预测值05期望响应06预测误差07后向线性预测08预测误差功率09
自相关矩阵互相关矢量Wiener-Hopf方程最小预测误差
前向与后向的预测系数的关系
线性预测误差滤波器
预测误差滤波器的增广wiener-Hopf方程
前向线性预测误差滤波器与AR模型的关系AR(M)模型下01比较02
Levinson-Durbin算法从m-1阶出发，对正向预测有将系数矩阵增广这里
反向（m-1）阶预测将系数矩阵增广(正向)＋(反向2)×km
比较m阶情况的前向预测等价要求01和020304
由（1），就得到预测滤波系数的递推公式由（2）确定km参数和pm递推公式解之得到
总结Levinson-Durbin算法：
初始化条件：PART1
Levinson-Durbin算法要点：由最终确定的是这是要求解的最优预测误差滤波器系数和（或）AR模型参数
反Levinson-Durbin算法
Cholesky分解
Cholesky分解的结论可以分解成一个上三角矩阵和下三角矩阵之积，它们是互为转置
格型预测器
证明在如上式带入Levinson-Durbin递推公式得到PART.01
模块化结构增加阶数后不改变前面的参数同时计算前向和后向预测误差
Wiener滤波器的格型结构如图利用Cholesky分解可以得到这个结构
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