优化中最常见的选择是均方根准则，也称为自相关准则。在这种方法中减小了最小均方误差e(n)的期望值E[e(n)]，这样就得到等式对于1 ≤ "j" ≤ "p",其中"R"是信号"x"的自相关，定义为其中"E"是期望值。在多维情况下，这相当于最小化L范数。上面的方程称为normal方程或者Yule-Walker方程，在矩阵形式下这个方程也可以写作其中自相关矩阵"R"是元素为"r" = "R"("i" − "j")的对称轮换矩阵（），矢量"r"是自相关矢量"r" = "R"("j")，矢量"a"是