Question

我想在Python中使用LPC（线性预测编码）来预测某些数据的下一个值。我使用了audiolazy包，并得到了如下的Z Filter公式： 1-0.625 * z ^ -1 + 0.25 * z ^ -2 + 0.125 * z ^ -3

之后，我想使用此过滤器对下一个值进行预测但是我不确定该过滤器的输入是什么。

我发现A Filter对象的定义是 Zfilter（seq，memory = None，zero = 0.0）

seq –任何可迭代显示为过滤器的输入流。
内存 –可能是可迭代的或可调用的。通常，作为可迭代对象，此输入中的第一个所需元素将直接用作内存（而不是最后一个！），并且作为可调用对象，将使用size作为唯一位置参数来调用它，并应返回一个可迭代的。如果为None（默认），则内存将初始化为零。
零 –必要时用于填充内存的值，并在出现延迟时显示为先前的输入。默认值为0.0。
返回：具有输入序列中数据的流过滤。

我在这里有2个问题：

我有一个OriginData数组：d = [1,2,3,4]，我想预测下一个值。将inputDta = [1,2,3,4,0]用作Z过滤器的输入是否正确？
我不了解memory参数。您能用简单的例子解释一下吗？

这是我的代码：

from audiolazy import *
d=[-0.94,  0.18, -0.34,0.57, -0.36,  1.23] # this is the origin data
acdata = acorr(d)                          # auto correlation
filt=levinson_durbin(acdata,3)             #obtain Z Filter
p=list(filt([ 0.57, -0.36,  1.23, 0]))     # [ 0.57, -0.36,  1.23, 0] is the input data to the 
                                             filter, I want to use 3 past data to predict the next 
                                             one


import matplotlib.pyplot as plt
d.append(p[-1])
plt.plot((adjdata['delta'][-7:]).values)
plt.plot(d)
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

enter image description here

如何使用Lazy_LPC滤波器（Z变换）进行预测

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