Zbog malih brojeva detaljnije statističke analize u svrhu predikcije preživljenja nisu moguće.

Jedan od pristupa za određivanje granica sumacije pogreške predikcije (engl. short time average prediction error) polazi od pretpostavke da je segment signala s n (m) jednak nuli izvan intervala 0 £ m £ N 1.

Valni oblik promatranog signala (crtkano) i njegove linearne predikcije (punom linijom), glas ' u ', f s = 8 kHz

Uz mnoge pogrešne ekonomske analize i predikcije, to bi trebala biti osnova za kritiku i osudu marksizma kao političke teorije.

Tranziti su, više-manje, svima poznata tako zvama dnevna, već ustaljena metoda predikcije, kojom možemo odrediti vrlo približno periode i datume nekog događaja te ujedno uvidjeti na kojim poljima života će se odvijati promjene tokom godine.

Sa stanovišta primjene u obradi govora, pojam linearne predikcije se odnosi na niz praktično ekvivalentnih formulacija problema modeliranja govornog signala.

Moj osobni stav je da se kroz samo jednu tehniku predikcije ne može temeljiti godišnja analiza, što je često slučaj kada se cjelokupna godišnja analiza temelji samo na Solarnom horoskopu pa često na kraju ispada netočna.

Postoje dva osnovna pristupa odabiru ovog raspona i kao što će biti prikazano u narednim poglavljima, dva postupka linearne predikcije će se razlikovati samo po tome kako je odabran taj raspon, odnosno na koji način se provodi izdvajanje segmenta s n (m) iz govornog signala s (n).

Solarni horoskop je, za mene, često završni pečat koji pomaže da se cjelokupni događaji, predviđeni ostalim metodama predikcije, pretoče u jednostavnu priču o vašoj godini koja slijedi.

Normalizirana pogreška predikcije prediktora nultog reda V (0) jednaka je 1, jer se predikcija uopće ne provodi, dok se povećanjem reda prediktora V (i) smanjuje prema nuli, tj. vrijedi V (i 1) £ V (i).

U postupku predikcije poželjno je što je moguće više smanjiti energiju predikcijske pogreške u odnosu na ulaznu energiju.

Dobitak uslijed linearne predikcije se često izražava u dB, prema izrazu:

Postupak linearne predikcije je posebno učinkovit za takvu klasu signala, a govorni signal se obzirom na izraženu formantnu strukturu svakako ubraja u tu klasu (energija signala je u spektru lokalizirana u svega nekoliko rezonantnih karakteristika, tj. maksimuma).

Interesantno je proučiti učinkovitost postupka linearne predikcije govornog signala i prije njegove formalne definicije.

Slikom 9.2 1 ilustrirano je kako se postupkom linearne predikcije izračunava predikcija uzorka s (5) na osnovu p = 10 uzoraka koji mu prethode, tj. na osnovu s (4), s (3),... s (- 4), s (5).

Ako mrežu proširimo na p sekcija, tada izlaz iz posljednje gornje grane na slici 9.8 2 predstavlja unaprijednu pogrešku predikcije prediktora p tog reda.

Pored matrice koeficijenata linearnog prediktora ovim algoritmom se dobiva i vektor pogreške predikcije E čijim je praćenjem moguće utvrditi dovoljan red prediktora.

Prema tome, minimalna srednja kvadratna pogreška predikcije, koja se postiže uz primjenu optimalnog prediktora, može biti određena direktno iz stupca Y i dijagonalne matrice D.

Dakle, ukupna minimalna pogreška sastavljena je od fiksne komponente f n (0,0) i od komponenata koje ovise o koeficijentima predikcije.

Natalna karta se izrađuje prema vremenu (datum, sat i minute) i mjestu rođenja, i ona je osnova svega, sve ostalo se temelji na njoj - predikcije, sinastrijske karte, elekcione karte itd.

Stoga, čini se da je pronalaženje parametara a k koji minimiziraju energiju pogreške predikcije u skladu s gore izloženim opažanjima.

Rezultati koji se dobivaju ovakvim postupkom su identični onima koji bi se dobili autokorelacijskom metodom, tj. niz PARCOR koeficijenata je određen tako da minimizira srednju kvadratnu pogrešku predikcije unaprijed.

Iako je pogreška predikcije do sada bila izražavana samo u vremenskoj domeni, kao suma kvadrata razlike stvarnog i predviđenog signala, ta se ista pogreška može definirati i u spektralnoj domeni.

Uistinu, vidljivo je da se povećanjem reda predikcije prijenosna funkcija modela po obliku sve više približava obliku spektra signala tj. sve ga bolje modelira.

Prebacivanjem u vremensku domenu slijedi da se unazadna pogreška predikcije prediktora reda i, također može odrediti kombiniranjem unaprijedne i unazadne pogreške prediktora reda (i-1), tj.:

Potrebno je istražiti mogućnosti kodiranja govornog signala korištenjem postupaka linearne predikcije uz uvažavanje subjektivnog kriterija izobličenja.

U svrhu diskusije postupka linearne predikcije pogodno je taj model pojednostaviti, kao što je prikazano na slici 9.3 1.

Koeficijenti prediktora su isti (stalni) za predikciju svih uzoraka unutar nekog promatranog intervala, a cilj ' dobre ' predikcije je odabrati koeficijente prediktora tako da pogreška predikcije svih uzoraka bude što je moguće manja.

Kod klasičnih postupaka linearne predikcije, kao mjera kvalitete predikcije koristi se suma kvadrata predikcijske pogreške na tom promatranom intervalu.

Srednja vrijednost pogreške predikcije na tako odabranom segmentu signala s n (m) definirana je kao: