where Rd(n) and Rx(n) are the autoc

where Rd(n) and Rx(n) are the autocorrelation functions of the prediction error and the input signal, respectively, Rd(0) is the power in the error, Rx(0) is the power in the signal, and Cx(n) = Rx(n)/Rx(0) is the normalized autocorrelation prediction. We can select the parameter a to minimize the prediction error power of
Equation (13.47) by setting a zero the partial derivative of RAO) with respect to a:

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

mana Rd(n) dan Rx(n) adalah fungsi Autokorelasi kesalahan prediksi dan sinyal input, masing-masing, Rd(0) kekuatan dalam kesalahan, Rx(0) adalah kekuatan sinyal dan Cx(n) = Rx(n)/Rx(0) adalah prediksi dinormalisasi Autokorelasi. Kita dapat memilih parameter untuk meminimalkan kekuatan kesalahan prediksi Persamaan (13.47) dengan menetapkan nol turunan parsial dari RAO) sehubungan dengan a:

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

di mana Rd (n) dan Rx (n) adalah fungsi otokorelasi kesalahan prediksi dan sinyal input, masing-masing, Rd (0) adalah kekuatan dalam kesalahan, Rx (0) adalah kekuatan sinyal, dan Cx ( n) = Rx (n) / Rx (0) adalah prediksi autokorelasi normal. Kita dapat memilih parameter untuk meminimalkan kekuatan kesalahan prediksi
Persamaan (13.47) dengan menetapkan nol turunan parsial dari RAO) sehubungan dengan: