線形予測
• predict(v, m, n) - データが等間隔の時間で測定されたものとして、v の最後の値以降の n 個の値のベクトルを返します。
predict 関数は、Burg 法を使用して、v の最後の m 個の点の自己相関係数を計算し、この係数を使用して (m + 1) 番目の点の値を予測します。この処理はスライディングウィンドウで繰り返されます。データが滑らかで振動しているときに、このアルゴリズムは便利ですが、データは周期的でなくてもかまいません。
線形予測は、外挿に使用できますが、線形補間または多項式補間と混同しないでください。predict 関数を使用すると、v の順番を逆にすることによって事前値を推定できます。
引数
• v は、等間隔のデータサンプルの実数データのベクトルです。
• m, n は 0 < m < length(v) − 1 の正の整数です。実際には、m は length(v) よりかなり小さくなければなりません。予測点の数 n を m より大きくするにつれて、予測値は予測済みの値だけを基に計算されるため、望ましくない結果が得られることがあります。