线性预测中的自相关系数
计量经济学:自相关

所以在实际应用中,对于序列相关问题一般只进行D.W.检验。
3、LM检验(或BG检验)
• 此方法不仅适用于一阶自相关检验,也适用于高阶自相关的检验。 • 检验步骤: 1、用OLS对回归模型进行,得到残差序列et;
1、经济变量固有的惯性 大多数经济时间序列数据都有一个明显的特点——惯性,表现为 滞后值对本期值具有影响。
例如:GDP、价格指数、生产、就业与失业等时间序列都呈周期性,如周期 中的复苏阶段,大多数经济序列均呈上升势,序列在每一时刻的值都高于前 一时刻的值,似乎有一种内在的动力驱使这一势头继续下去,直至某些情况 (如利率或课税的升高)出现才把它拖慢下来。
证明:由于 DW
e
t 2
T
t
e t 1
2 t T
2
e
t 1
T
e e
t 2 2 t t 2 T T
T
T
2 t 1
2 e t e t 1
t 2 2 t
T
e
t 1 t 2 2 t 1
T
若样本容量足够大,有 则 e e
t 2 2 t
et2
3、数据的“加工整理”
在实际经济问题中,有些数据是通过已知数据生成的。因此,新生
成的数据与原数据间就有了内在的联系,从而表现出序列相关性。
例如:季度数据来自月度数据的简单平均,这种平均的计算减弱了每 月数据的波动而引进了数据中的平滑性,这种平滑性本身就能使干扰项 中出现系统性的因素,从而出现序列相关。 还有就是两个时间点之间的“内插”技术往往导致随机项的序列相关性。
eviews-4.自相关解析

三、序列相关性的后果
计量经济学模型一旦出现序列相关性,如果仍采用OLS 法估计模型参数,则OLS估计量仍然是线性无偏估计量, 但是会产生下列不良后果:
1、参数估计量非有效
因为,在有效性证明中利用了 E(UU’)=2I 即同方差性和无序列相关假设。
证明:
ˆ k t t 1 1
ˆ ) E[ ˆ E( ˆ )]2 E( ˆ )2 var( 1 1 1 1 1
~ Y (Yˆ )ˆ e e i Yi (iY0ls)
t t
t ols
然后,通过分析这些“近似估计量”之间的相 关性,以判断随机误差项是否具有序列相关性。
自相关的检验方法
检验自相关的方法也可以分为两种:一种是图示 法,另一种是检验方法。
(一)图示法
由于回归残差 e 可以作为随机项 u t 的估计量, ut t 的性质可以从 e 的性质中反映出来。我们可以通 t 过观察残差是否存在自相关来判断随机项是否存 在自相关。
ts
经济变量以正相关居多, 所以此项多为正数
ˆ ˆ) var( ) var( 1 1
2、变量的显著性检验失去意义
在变量的显著性检验中,统计量是建立在参 数方差正确估计基础之上的,这只有当随机误差 项具有同方差性和无序列相关时才能成立。
如果存在序列相关,参数估计量的方差 出现偏误(偏大或偏小),t检验就失 去意义。其他检验也是如此。
称ut具有一阶自回归形式。 比如:
ut 1ut 1 vt
满足经典假设
由于序列相关性经常出现在以时间序列为样本的模型中, 因此,本节用下标t代表i。
ut 1ut 1 vt
ˆ1
u u
计量经济学讲义—— 线性回归模型的自相关问题

10.5 自相关的诊断-Durbin-Watson d检验法
Durbin-Watson d统计量可以用来诊断回归模型的自相关
n
d =
∑
t=2
( e t − e t −1 ) 2
n
∑
样本容量为n-1。
t =1
e t2
(10.3)
Durbin-Watson d检验量是诊断自相关常用的检验 工具,必须掌握。
10.2 自相关产生的原因
1. 经济时间序列的惯性(inertia)或迟缓性(sluggishness)特征。 2. 模型适定误差。有些自相关并不是由于连续观察值之间相 关产生的,而是因为回归模型不是适定性的“好”模型。 “不好模型”有多种原因。 3. 蛛网现象(the cobweb phenomenon)。一个变量对另一个变 量的反映不是同步的,时滞一定的时间。商品供给对价格 的反映: St = B1 + B2*Pt-1 + ut (10.2)
∑
t=2 n
e t e t −1 e t2
ˆ ,− 1 ≤ ρ ≤ 1
(10.5)
∑
t =1
如果d接近0,则存在正相关;d接近4,则存在负相关;d 接近2,表示不存在相关。
10.5 自相关的诊断-Durbin-Watson d检验法
d 统计量诊断自相关需要一定的假设条件,不是任意可用的: 1. 回归模型包括一个截距项。因此,d统计量无法判断通过原 点的回归模型的自相关问题。 2. 变量X是非随机变量,即在重复抽样中变量X的值是固定不 变的。 3. 扰动项ui的生成机制是:
4. 数据处理。在做季节因素的调整时,经常要做移动平均。 移动平均的处理可以消除季节波动的影响,但带来新的问 题则是产生了自相关。
自相关系数‘-概述说明以及解释

自相关系数‘-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:自相关系数是用于衡量时间序列数据中各个数据点之间的相关性程度的统计指标。
在时间序列分析中,了解数据点之间的关联性可以帮助我们预测未来的趋势和波动。
自相关系数可以告诉我们当前数据点与之前数据点之间的相关性强弱,进而帮助我们做出更准确的预测。
本文将介绍自相关系数的定义、计算方法及其在实际应用中的领域。
通过深入理解和掌握自相关系数的概念,我们可以更好地分析时间序列数据,从而提高预测的准确性和可靠性。
1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三部分。
在引言部分,我们将介绍本文的概述、文章结构和目的。
在正文部分,我们将详细讨论什么是自相关系数、自相关系数的计算方法以及自相关系数的应用领域。
最后,在结论部分,我们将总结自相关系数的重要性,讨论自相关系数的局限性,并展望未来可能的研究方向。
通过这样的结构安排,读者可以系统地了解和掌握自相关系数的相关知识,深入理解其在实际应用中的意义和价值。
1.3 目的自相关系数作为统计学中重要的概念,其在时间序列分析、信号处理、经济学和金融等领域都有广泛的应用。
因此,本文的目的是深入探讨自相关系数的概念、计算方法以及在不同领域中的应用,希望读者能够通过阅读本文,全面了解和掌握自相关系数的相关知识,进一步拓展对其应用的认识,为实际问题的分析和解决提供理论支持和参考。
同时,本文也将探讨自相关系数的局限性,引领读者思考如何克服这些局限性,并提出未来研究的方向,为自相关系数的进一步研究和应用提供启示。
通过本文的阐述,希望能够增进读者对自相关系数的理解,为其在实际应用中发挥更大的作用提供帮助。
2.正文2.1 什么是自相关系数:自相关系数是统计学中一种用来衡量时间序列数据中自相关性程度的指标。
在时间序列分析中,自相关性指的是同一个变量在不同时间点上的相关性。
自相关系数用来表示数据之间的相关性程度,如果两个数据在时间上相关,那么它们之间的自相关系数将会是一个非零的值,反之则为零。
语音信号处理__第三章_语音信号线性预测分析

i 1
• 预测误差为: p (n) s (n) ai s (n i ) Ge(n)
i 1
• 线性预测分析要解决的问题是:给定语音序列(显然,鉴于
语音信号的时变特性,LPC分析必须按帧进行),使预测误 差在某个准则下最小,求预测系数的最佳估值ai,这个准则 通常采用最小均方误差准则。
H ( z) G 1 bl z l 1 ai z i
i 1 l 1 p q
预测增益
• 根据H(z)的形式不同,有3种不同的信号模型: • 1)如上式, H(z)同时含有零点和极点,称为自回归-滑动平均 模型,是一种一般的模型。 • 2)当上式中的分子多项式为常数,即bl=0,H(z)为全极点模
线性预测分析就是为线性系统H(z)建立一个模型,并按照某种 准则,利用已知的s(n)进行模型参数估计。估计出来的参数即可 确定H(z),然后根据模型 S z E z V z 则可得到E(z)。这样, 我们就完全确定了语音的激励模型和声道模型。
模型的系统函数H(z)可以写成有理分式的形式:
i 1
• 即语音样点间有相关性,可以用过去的样点值预测未来样点 值。对于浊音,激励e(n)是以基音周期重复的单位冲激,对 于清音,e(n)是稳衡白噪声。
• 在模型参数估计程中,把如下系统称为线性预测器:
ˆ s (n) ai s (n i )
i 1 p
• 式中ai称为线性预测系数。从而,p阶线性预测器的系统函 数具有如下形式: p
• 再考虑公式(3-77)和(3-78) ,可得
n 0, 0 i n 0, i
i 1 p
• 可见,最小预测误差由一个固定分量和一个依赖于预测器
线性预测分析

j 1,...,i 1
E (i)
(1
k
2 i
)E
(i1)
(4) i=i+1。若i >p则算法结束退出,否则返回第(3)步,
这样经过递推计算后,可得到i=1,2,…,p各阶预测器的解。
Ⅲ 时域、频域处理方法(61)
经过递推计算后,最终解为:
aˆ j a(jp) ,
j 1,2,...., p
p
E( p) Rn (0) (1 ki2 ) i 1
递推过程中设一辅助序列
q(i) j
i
q(i) j
ak(i)rn (| k j |)
k 0
j p ~ p
i 0,1,..., p
Ⅲ 时域、频域处理方法(63)
可以证明,
q(i) j
有如下性质:
(1)当 i 0 时,
q(i) j
rn (
j)
(2)反射系数
ki
q(i1) i
q(i1) 0
j p ~ p i 1, 2,.., p
Ⅲ 时域、频域处理方法(70)
将这两部分信号分别定义为正向预测误差信号 e(i) (n) 和反向 预测误差信号 b(i) (n) 。 前者的计算公式前面已经给出,后者可以推导出:
B(i) (z)
z i
A(i )
(z1) X
(z)
z i
1
i
a
(i j
)
z
j
X
(
z)
j1
Z反变换
i
b(i) (n) x(n i) a(ji) x(n i j)
n
n
则
En G 2 u 2 (n)
n
激励信号u(n)总能量可以认为近似为1,因此有 Gˆ Eˆn1/2
计量经济学实验报告(多元线性回归 自相关 )

计量经济学实验报告(多元线性回归自相关 )1. 背景计量经济学是一门关于经济现象的定量分析方法研究的学科。
它的发展使得我们可以对经济现象进行更加准确的分析和预测,并对社会发展提供有利的政策建议。
本文通过对多元线性回归模型和自相关模型的实验研究,来讨论模型的建立与评价。
2. 多元线性回归模型在多元线性回归模型中,我们可以通过各个自变量对因变量进行预测和解释。
例如,我们可以通过考虑家庭收入、年龄和教育程度等自变量,来预测某个家庭的消费水平。
多元线性回归模型的一般形式为:$y_i=\beta_0+\beta_1 x_{i1}+\beta_2 x_{i2}+...+\beta_k x_{ik}+\epsilon_i$在建立模型之前,我们需要对因变量和自变量进行观测和测算。
例如,我们可以通过调查一定数量的家庭,获得他们的收入、年龄、教育程度和消费水平等数据。
接下来,我们可以通过多元线性回归模型,对家庭消费水平进行预测和解释。
在实际的研究中,我们需要对多元线性回归模型进行评价。
其中一个重要的评价指标是 $R^2$ 值,它表示自变量对因变量的解释程度。
$R^2$ 值越高,说明多元线性回归模型的拟合程度越好。
3. 自相关模型在多元线性回归模型中,我们假设各个误差项之间相互独立,即不存在自相关性。
但实际上,各个误差项之间可能会互相影响,产生自相关性。
例如,在一个气温预测模型中,过去的温度对当前的温度有所影响,说明当前的误差项和过去的误差项之间存在相关性。
我们可以通过自相关函数来研究误差项之间的相关性。
自相关函数表示当前误差项和过去 $l$ 期的误差项之间的相关性。
其中,$l$ 称为阶数。
自相关函数的一般形式为:$\rho_l={\frac{\sum_{t=l+1}^{T}(y_t-\bar{y})(y_{t-l}-\bar{y})}{\sum_{t=1}^{T}(y_t-\bar{y})^2}}$在自相关模型中,我们通过对误差项进行差分或滞后变量,来消除误差项之间的自相关性。
语音信号的线性预测分析在DSP上的优化实现

Ke od :sec i a;ler r ii oi PC ;Hm i idw;_ io yw rs pehsnl i a e cv cd g(L ) a mn wno Iv sn—D r lrh g n p d te n g en u i aot b g im; n
cdn ,i tk stemot i n sec o e ac l ig nod rt rv h p e fsec o ig o ig t a e s t h me i p eh cd rclua n ,i re oi oe te sed o eh cdn , t mp p
2 BiI l toi Si c n e nlg ntue ig107 , h a e i e rn c nea dT c ooyIstt, n 000 C i ) i- c c e gE h i n
A s a t h i a r i i oi P C nl i o peh s nli a m ot tpr i sec bt c:T eLn rPe c v C dn r e d te g( L )aa s fsec i a s n ipr n a n peh ys g a t
L C a ayi w si pe ne n asmby l ga eb sd o h 5 x D P a d o t zd i hsp p r P n lss a m lme td i se l a u g ae n te C 4 S n pi e n ti a e . n mi
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线性预测中的自相关系数1.原理线性预测是语音编码中的基本算法,其基本原理如下:设语音信号的样值序列{}()12,,,k k k X X x x x ==,第k 时刻的取样值x k 可以用之前的P 个样值的线性组合来预测。
1ˆPk i k i i xa x -==∑ 实际样值与预测值之间的误差为:1ˆPk k k k i k i i e x xx a x -==-=-∑ 因此预测系统的传递函数为:()()()()1111P ii i X Z H Z E Z A Z a z -====-∑ 其中H(Z)是一个全极点滤波器,称为综合滤波器。
A(Z)是H(Z)的逆滤波器,称为分析滤波器。
在语音线性预测编码中,A(Z)的系数反映了声道特性。
为了使预测误差最小,采用最小均方误差准则,即使误差的均方值[]{}2221211ˆPkk k k k P P k i k i k i E x x E e E x a x σ=-===-=⎛⎫=- ⎪⎝⎭∑∑∑最小。
在预测阶数P 给定后,2k σ就是所有预测系数{}i a 的函数,因此:[]2ˆˆ20k k k k i i e x E x x a a ⎧⎫∂∂=--=⎨⎬∂∂⎩⎭ []{}ˆ0k k k i E x xx -⇒-= 可见,要使k e 的预测误差最小,则k e 必须与所有数据k i x -正交,称为正交性原理。
将上式展开,可得:{}{}1Pk k i j k j k i j E x x a E x x ---==∑其中{}(),k j k i E x x R k j k i --=--,即信号的自相关系数。
对平稳信号(语音信号一般不是平稳信号,但对单独处理的每帧来说,可以近似认为是短时平稳信号)来说,()()()(),R k i k j R i j R i R i --=--=因此,可以得到:()()()()()()()()()()()()1210112122120P R R R R P a R R R R P a R P R P R P R a -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 解此线性方程组,即可得到各预测系数。
一般采用Levison-Durbin 算法递推求解。
在已知输入信号的情况下,必须先求各阶自相关系数。
2.G .729中的线性预测ITU-T G .729语音编码标准采用CS-ACELP 混合编码方法,输出码率为8kbps ,每帧语音长度10ms ,在8kHz 采样条件下,具有80个样点。
在线性预测时一般采用连续3帧进行加窗处理后进行,因此计算自相关系数的数组具有240个样点值。
下面是G.729参考代码中的相关程序部分,并附加说明。
void Autocorr(Word16 x[], /* (i) : Input signal */Word16 m, /* (i) : LPC order */ Word16 r_h[], /* (o) : Autocorrelations (msb) */Word16 r_l[] /* (o) : Autocorrelations (lsb) */){Word16 i, j, norm;Word16 y[L_WINDOW];Word32 sum;extern Flag Overflow;/* Windowing of signal */for(i=0; i<L_WINDOW; i++){y[i] = mult_r(x[i], hamwindow[i]);}/* Compute r[0] and test for overflow */do {Overflow = 0;sum = 1; /* Avoid case of all zeros */for(i=0; i<L_WINDOW; i++)sum = L_mac(sum, y[i], y[i]);/* If overflow divide y[] by 4 */if(Overflow != 0){for(i=0; i<L_WINDOW; i++){y[i] = shr(y[i], 2);}}}while (Overflow != 0);/* Normalization of r[0] */norm = norm_l(sum);sum = L_shl(sum, norm);L_Extract(sum, &r_h[0], &r_l[0]); /* Put in DPF format (see oper_32b) *//* r[1] to r[m] */for (i = 1; i <= m; i++){sum = 0;for(j=0; j<L_WINDOW-i; j++)sum = L_mac(sum, y[j], y[j+i]);sum = L_shl(sum, norm);L_Extract(sum, &r_h[i], &r_l[i]);}return;}/*___________________________________________________________________________ | | | Function Name : mult_r || | | Purpose : | | | | Same as mult with rounding, i.e.: || mult_r(var1,var2) = shr(((var1*var2) + 16384),15) and || mult_r(-32768,-32768) = 32767. || | | Complexity weight : 2 || | | Inputs : | | | | var1 | | 16 bit short signed integer (Word16) whose value falls in the || range : 0xffff 8000 <= var1 <= 0x0000 7fff. || | | var2 | | 16 bit short signed integer (Word16) whose value falls in the || range : 0xffff 8000 <= var1 <= 0x0000 7fff. || | | Outputs : | | | | none | | | | Return Value : || | | var_out || 16 bit short signed integer (Word16) whose value falls in the || range : 0xffff 8000 <= var_out <= 0x0000 7fff. ||___________________________________________________________________________| */Word16 mult_r(Word16 var1, Word16 var2){Word16 var_out;Word32 L_produit_arr;L_produit_arr = (Word32)var1 * (Word32)var2; /* product */L_produit_arr += (Word32) 0x00004000; /* round */L_produit_arr &= (Word32) 0xffff8000L;L_produit_arr >>= 15; /* shift */if (L_produit_arr & (Word32) 0x00010000L) /* sign extend when necessary */{L_produit_arr |= (Word32) 0xffff0000L;}var_out = sature(L_produit_arr);return(var_out);}/*___________________________________________________________________________ | | | Function Name : norm_l | | | | Purpose : | | | | Produces the number of left shift needed to normalize the 32 bit varia- || ble l_var1 for positive values on the interval with minimum of || 1073741824 and maximum of 2147483647, and for negative values on the in-|| terval with minimum of -2147483648 and maximum of -1073741824; in order || to normalize the result, the following operation must be done : || norm_L_var1 = L_shl(L_var1,norm_l(L_var1)). | | | | Complexity weight : 30 | | | | Inputs : | | | | L_var1 | | 32 bit long signed integer (Word32) whose value falls in the || range : 0x8000 0000 <= var1 <= 0x7fff ffff. || || | | none | | | | Return Value : || | | var_out | | 16 bit short signed integer (Word16) whose value falls in the || range : 0x0000 0000 <= var_out <= 0x0000 001f. ||___________________________________________________________________________| */Word16 norm_l(Word32 L_var1){Word16 var_out;if (L_var1 == 0){var_out = 0;}else{if (L_var1 == (Word32)0xffffffffL){var_out = 31;}else{if (L_var1 < 0){L_var1 = ~L_var1;}for(var_out = 0;L_var1 < (Word32)0x40000000L;var_out++){L_var1 <<= 1;}}}return(var_out);}/*___________________________________________________________________________| Function Name : L_mac | | | | Purpose : | | | | Multiply var1 by var2 and shift the result left by 1. Add the 32 bit || result to L_var3 with saturation, return a 32 bit result: || L_mac(L_var3,var1,var2) = L_add(L_var3,(L_mult(var1,var2)). || | | Complexity weight : 1 || | | Inputs : | | | | L_var3 32 bit long signed integer (Word32) whose value falls in the || range : 0x8000 0000 <= L_var3 <= 0x7fff ffff. || | | var1 | | 16 bit short signed integer (Word16) whose value falls in the || range : 0xffff 8000 <= var1 <= 0x0000 7fff. || | | var2 | | 16 bit short signed integer (Word16) whose value falls in the || range : 0xffff 8000 <= var1 <= 0x0000 7fff. || | | Outputs : | | | | none | | | | Return Value : || | | L_var_out | | 32 bit long signed integer (Word32) whose value falls in the || range : 0x8000 0000 <= L_var_out <= 0x7fff ffff. ||___________________________________________________________________________| */Word32 L_mac(Word32 L_var3, Word16 var1, Word16 var2){Word32 L_var_out;Word32 L_produit;L_produit = L_mult(var1,var2);L_var_out = L_add(L_var3,L_produit);return(L_var_out);}/* Hamming_cos window for LPC analysis. *//* Create with function ham_cos(window,200,40) */Word16 hamwindow[L_WINDOW] = {2621, 2623, 2629, 2638, 2651, 2668, 2689, 2713, 2741, 2772,2808, 2847, 2890, 2936, 2986, 3040, 3097, 3158, 3223, 3291,3363, 3438, 3517, 3599, 3685, 3774, 3867, 3963, 4063, 4166,4272, 4382, 4495, 4611, 4731, 4853, 4979, 5108, 5240, 5376,5514, 5655, 5800, 5947, 6097, 6250, 6406, 6565, 6726, 6890,7057, 7227, 7399, 7573, 7750, 7930, 8112, 8296, 8483, 8672,8863, 9057, 9252, 9450, 9650, 9852, 10055, 10261, 10468, 10677,10888, 11101, 11315, 11531, 11748, 11967, 12187, 12409, 12632, 12856,13082, 13308, 13536, 13764, 13994, 14225, 14456, 14688, 14921, 15155,15389, 15624, 15859, 16095, 16331, 16568, 16805, 17042, 17279, 17516,17754, 17991, 18228, 18465, 18702, 18939, 19175, 19411, 19647, 19882,20117, 20350, 20584, 20816, 21048, 21279, 21509, 21738, 21967, 22194,22420, 22644, 22868, 23090, 23311, 23531, 23749, 23965, 24181, 24394,24606, 24816, 25024, 25231, 25435, 25638, 25839, 26037, 26234, 26428,26621, 26811, 26999, 27184, 27368, 27548, 27727, 27903, 28076, 28247,28415, 28581, 28743, 28903, 29061, 29215, 29367, 29515, 29661, 29804,29944, 30081, 30214, 30345, 30472, 30597, 30718, 30836, 30950, 31062,31170, 31274, 31376, 31474, 31568, 31659, 31747, 31831, 31911, 31988,32062, 32132, 32198, 32261, 32320, 32376, 32428, 32476, 32521, 32561,32599, 32632, 32662, 32688, 32711, 32729, 32744, 32755, 32763, 32767,32767, 32741, 32665, 32537, 32359, 32129, 31850, 31521, 31143, 30716,30242, 29720, 29151, 28538, 27879, 27177, 26433, 25647, 24821, 23957,23055, 22117, 21145, 20139, 19102, 18036, 16941, 15820, 14674, 13505,12315, 11106, 9879, 8637, 7381, 6114, 4838, 3554, 2264, 971};3.设计要求利用TMS320C54x汇编实现自相关函数的计算。