Statistical signal processing
This modules contains functions related to the statistical interpretation of signals, that is here, stationnary signals (it is assumed that \(\mathbb{E}[x_{n}x^\star_{n+k}]\) is independant of \(n\)).
A key concept to caracterize such signals is the correlation (or auto-correlation), that can be computed with the function xcorr() from the "dsp::fourier" namespace.
- Warning
- Experimental module (very limited functionalities, incomplete tests, unstabilized API).
Structures
struct SubSpaceSpectrumConfig
Paramètrage analyse sous-espace.
struct SubSpaceSpectrum
Résultat d'une analyse de sous-espace.
Functions
Vecf levinson_real(const Vecf &r)
Résolution de l'équation \(Ra = -r\).
Vecf levinson(const Vecf &l1, const Vecf &c1, const Vecf &y)
Récursion de Levinson - Durbin (cas général)
auto r2R(const Vector<T> &r)
Calcul d'une matrice d'auto-corrélation à partir d'un vecteur de corrélations.
auto covmtx(const Vector<T> &x, int m)
Calcul de la matrice de covariance pour un signal supposé stationnaire et centré.
tuple<Vecf, Vecf> lpc(const Vecf &x, int p)
Analyse LPC (prédiction linéaire)
Vecf wiener_fir(const Tabf &Rxy, const Vecf &rx, int p)
Filtre de Wiener (RIF)
SubSpaceSpectrum subspace_spectrum(const Tabcf &R, const SubSpaceSpectrumConfig &config)
Calcul d'une réponse générale par la méthode des sous-espaces.