Prediktor linear ke hadapan

Prediktor linear ke hadapan adalah penapis yang cuba meramalkan sampel u (n) dari sampel m sebelumnya. Prediktor ke hadapan adalah kausal, yang bermaksud mereka hanya bertindak pada hasil sebelumnya.

1. Apa yang ke hadapan dan ramalan ke belakang?
2. Bagaimana anda mencari prediktor linear terbaik?
3. Apakah teori ramalan linear?
4. Apakah ralat ramalan ke hadapan?

Apa yang ke hadapan dan ramalan ke belakang?

Ramalan ke hadapan dan ke belakang bermaksud bahawa setiap bingkai mempunyai ketergantungan khusus yang mandat memaparkan pesanan dan memerlukan buffering bingkai video untuk membolehkan pemprosesan pesanan keluar dari luar biasa. Ini juga memperkenalkan latensi multiframe dalam proses pengekodan dan penyahkodan.

Bagaimana anda mencari prediktor linear terbaik?

Prediktor linear mempunyai bentuk g (x) = β0 + β1x (1) + β2x (2) + ··· + βdx (d). g (x) = βt x. Sekali lagi, biarkan β * meminimumkan r (β) = e (y - xt β) 2. Kami panggil l * (x) = xt β * ramalan linear terbaik.

Apakah teori ramalan linear?

Ramalan linear adalah operasi matematik di mana nilai masa depan isyarat masa diskret dianggarkan sebagai fungsi linear sampel sebelumnya. Dalam pemprosesan isyarat digital, ramalan linear sering dipanggil pengekodan ramalan linear (LPC) dan dengan itu dapat dilihat sebagai subset teori penapis.

Apakah ralat ramalan ke hadapan?

Dalam kes ini ralat ramalan dipanggil ralat ramalan ke hadapan, dilambangkan oleh e_f(n), dan penapis keseluruhan dari input ke output 1 dipanggil penapis ralat ramalan ke hadapan.