[发明专利]一种线性预测分析方法、装置及系统

权利要求书

1.一种线性预测分析方法，其特征在于，包括：

获取输入信号的第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值，所述输入信号包含N个样点，N为正整数；

对所述第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值进行分析，并根据分析结果对输入信号进行自适应加窗，得到加窗后信号；

对所述加窗后信号进行处理，得到线性预测编码系数用于线性预测。

2.根据权利要求1所述的线性预测分析方法，其特征在于，当N＝40时，对所述第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值进行分析，并根据分析结果对输入信号进行自适应加窗，得到加窗后信号，包括：

如果所述第一个样点的幅值大于或大于等于某一阈值时，用第一窗函数对所述输入信号最前面4个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号；否则，用第二窗函数对所述输入信号最前面4个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号；

对输入信号第5至第36个样点，窗函数都设为1；

如果所述最后一个样点的幅值大于或大于等于某一阈值时，用第三窗函数对所述输入信号最后面4个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号；否则，用第四窗函数对所述输入信号最后面4个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号。

3.根据权利要求2所述的线性预测分析方法，其特征在于，

所述第一窗函数w(n)为：

w(n)＝0.26+0.74·cos(2·π·(31-8·n)/127)，n＝0，1，2，3

所述第二窗函数w(n)为：

w(n)＝0.23+0.77·cos(2·π·(31-8·n)/127)，n＝0，1，2，3

所述第三窗函数为：

w(n)＝0.26+0.74·cos(2·π·(8·n-281)/127)，n＝36，37，38，39

所述第四窗函数为：

w(n)＝0.23+0.77·cos(2·π·(8·n-281)/127)，n＝36，37，38，39。

4.根据权利要求1所述的线性预测分析方法，其特征在于，当N＝80时，对所述第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值进行分析，并根据分析结果对输入信号进行自适应加窗，得到加窗后信号，包括：

如果所述第一个样点的幅值大于或大于等于某一阈值时，用第五窗函数对所述输入信号最前面8个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号；否则，用第六窗函数对所述输入信号最前面8个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号；

对输入信号第9至第72个样点，窗函数都设为1；

如果所述最后一个样点的幅值大于或大于等于某一阈值时，用第七窗函数对所述输入信号最后面8个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号；否则，用第八窗函数对所述输入信号最后面8个样点进行自适应加窗，得到加窗后信号。

5.根据权利要求4所述的线性预测分析方法，其特征在于，

所述第五窗函数w(n)为：

w(n)＝0.16+0.84·cos(2·π·(31-4·n)/127)，n＝0，1，2，...，7

所述第六窗函数w(n)为：

w(n)＝0.26+0.74·cos(2·π·(31-4·n)/127)，n＝0，1，2，...，7

所述第七窗函数为：

w(n)＝0.16+0.84·cos(2·π·(4·n-285)/127)，n＝72，73，74，...，79

所述第八窗函数为：

w(n)＝0.26+0.74·cos(2·π·(4·n-285)/127)，n＝72，73，74，...，79。

6.根据权利要求2至5所述的任一线性预测分析方法，其特征在于，

所述阈值为128或157。

7.根据权利要求1所述的线性预测分析方法，其特征在于，获取输入信号的第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值包括：

将所述输入信号转换为脉冲编码调制信号；

获取转换后的所述输入信号的第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值。

8.根据权利要求1所述的线性预测分析方法，其特征在于，

所述输入信号的第一个样点的幅值为|x[0]|，最后一个样点的幅值为|x[N-1]|；其中，x[i]，i＝0，1，...，N-1为输入信号。