Laburin protukandidat Mladen Mavar prije nepunih mjesec dana na Filozofskom fakultetu u Zagrebu obranio je doktorsku disertaciju pod naslovom " Uloga školskog neuspjeha kao prediktora ovisničkog ponašanja ", jedini je specijalist kliničke psihologije na zadarskom području, rukovoditelj je Odjela za znanstveno-istraživački rad u Psihijatrijskoj bolnici Ugljan te predsjednik Povjerenstva za suzbijanje opojnih droga Zadarske županije.

U radu objavljanom u CMJ-u, istražena je veza između osobnosti, organizacijskog stresa, i stavova prema radu kao prospektivnog prediktora profesionalnog sagorijevanja u medicinskih sestara koje rade u bolnici....

Postupak određivanja koeficijenata prediktora provodi se nad vremenskim segmentom govornog signala konačnog trajanja.

Najprirodniji sljedeći kandidati su korijeni polinoma prediktora i koeficijenti refleksije.

U slučaju kvantizacije korijena prediktora, pozicija svakog konjugirano kompleksnog para polova kodira se u polarnim koordinatama, tj. tako da se posebno kodira kut pola, a posebno njegov radijus.

Razlike između ovih formulacija su prvenstveno u načinu gledanja na problem, a u nekim slučajevima razlike se odnose i na detalje proračuna kojim se određuju parametri prediktora.

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).

Glava tema narednih poglavlja bit će kako na osnovu snimljenih uzoraka govornog signala odrediti koeficijente " dobrih " prediktora koji " minimiziraju " predikcijsku pogrešku, te kako tako dobivene koeficijente prediktora dovesti u vezu s parametrima digitalnog modela vokalnog trakta predloženog u poglavljima 7 i 8.

Točnije rečeno predikcija uzorka s (n), označena sa se izračunava kao linearna kombinacija uzoraka s (n 1), s (n 2),... s (n p), gdje je p stupanj (ili red) prediktora.

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.

Brzina s kojom se E (i) smanjuje s povećanjem reda prediktora nije jednaka, tj. ovisi o i, a naravno ovisi i o glasu čija se predikcija provodi.

Ispočetka se E (i) smanjuje relativno naglo, dok nakon nekog stupnja i dobitak uslijed povećanja reda prediktora više nije toliko značajan.

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.

Na osnovu toga je moguće pratiti kako se energija predikcijske pogreške smanjuje s povećanjem reda prediktora, te odabrati potrebni red.

Izraz (9.8 19) zamjenjuje izraz (9.7 3) u Durbin ovom algoritmu, a ako je baš potrebno koeficijenti prediktora, a j (p), se i dalje mogu izračunati rekurzivno iz koeficijenata k i kao i prije.

Određivanje optimalnih koeficijenata prediktora prema izrazu (9.8 19) se naziva PARCOR analiza.

Takav pristup predstavlja alternativu klasičnim postupcima kod kojih se u svrhu izračunavanja prediktora mora provesti inverzija matrice.

Na slici 9.7 1 prikazane su amplitudno frekvencijske karakteristike H (e j W) koje su dobivene korištenjem linearnih prediktora od prvog do desetog reda (prvi red je na dnu, a zatim redovi rastu prema gore) međusobno pomaknute za 20 dB radi bolje preglednosti, a na samom vrhu prikazan je spektar signala koji se modelira.

Lako se uočava da sa povećanjem reda prediktora prijenosne funkcije H (z) sve bolje slijede formantnu strukturu spektra originalnog signala.

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.:

Može se uočiti da su u postupku izračunavanja koeficijenata za prediktor reda p također dobiveni i svi koeficijenti za prediktore nižeg reda, tj. a j (i) je j - ti koeficijent prediktora reda i.

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.

Promatrani interval redovito je višestruko duži od reda prediktora, pa stoga odabir prediktora po kriteriju najmanje kvadratne predikcijske pogreške predstavlja određeno kompromisno rješenje koje je " podjednako dobro " ili " podjednako loše " za sve uzorke tog intervala.

Uz pretpostavku da vremenski nepromjenjiv sustav H (z) prema izrazu (9.3 1) s poznatim koeficijentima a k pobudimo s jediničnim impulsom ili sa stacionarnim bijelim šumom, te ako na uzorcima njegovog odziva provedemo postupak linearne predikcije, tada će tako dobiveni optimalni koeficijenti prediktora a k biti jednaki polaznim koeficijentima sustava a k.

Slična zakonitost vrijedi i za unazadnu pogrešku prediktora reda i, označenu sa b (i) (m).

Frekvencijska karakteristika prediktora i normalizirana pogreška predikcije kao funkcija reda predikt. za suglasnik ž

Rezultati su vredniji ako je prikupljen veći broj prediktora, te se može mjeriti njihov relativni doprinos u objašnjenju psiholoških posljedica nezaposlenosti.

Postupak određivanja optimalnog prediktora opisan u ovom poglavlju koji minimizira predikcijsku pogrešku prema izrazu (9.5 1), a temeljen na izračunavanju f n (i, k), poznat je pod nazivom " metoda kovarijance " zato jer matrica vrijednosti f n (i, k) ima svojstva kovarijancijske matrice.

Usporedba algoritama s već priznatim bioinformatičkim alatima pokazala je da je program SPLIT u samom vrhu skupine najboljih prediktora transmembranskih domena u svijetu.