mocy może być zdefiniowane jako odwrotna transformata Fouriera z logarytmu widma mocy, tzn. &lt;gap&gt; gdzie G (k) - widmo mocy sygnału mowy, &lt;gap&gt; - odwrotna transformata Fouriera.<br>Zależność (4.40) wyjaśnia również matematyczny związek analizy cepstralnej z analizą częstotliwościową sygnałów. Analiza cepstralna, ze względu na swoje właściwości rozplatania sygnałów, jest szczególnie przydatna w selekcji użytecznych części składowych widma sygnału diagnostycznego.<br><br>&lt;tit&gt;4.5.4. Parametry liniowego kodowania predykcyjnego&lt;/&gt;<br><br>Analiza metodą LPC najpierw znalazła powszechne zastosowanie w parametryzacji sygnału mowy dla potrzeb automatycznego rozpoznawania mowy i głosów. Umożliwia ona modelowanie sygnału mowy i wyznaczenie wielu istotnych jego parametrów, w tym skutecznych parametrów diagnostycznych. Dla prawidłowej oceny, jak