機器學習時間序列之Wiener Solution

wiener solution 信號+additive noise > 線性系統=>y(n) 信號 ============> 維納濾波>d(n) 利用過去的M個點（包括當前）預測 對代價函數求導=0,引出P和R 根據上圖，我們定義如下： 互相關方程(crosscorrelation function) P ( i ) = E [ x ( n − i ) d ( n ) ] P(i) = E[x(

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