線形予測法
( r 1 r 0 r 1 . . . r P − 1 r 2 r 1 r 0 . . . r P − 2 . . . . . . . . . . . . . . . r P r P − 1 r P − 2 . . . r 0 ) ( 1 a 1 a 2 . . . a P ) = 0 {\displaystyle {\begin{pmatrix}r_{1}&r_{0}&r_{1}&...&r_{P-1}\\r_{2}&r_{1}&r_{0}&...&r_{P-2}\\...&...&...&...&...\\r_{P}&r_{P-1}&r_{P-2}&...&r_{0}\\\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}1\\a_{1}\\a_{2}\\...\\a_{P}\\\end{pmatrix}}={\boldsymbol {0}}}
すなわちユールウォーカー方程式に帰着する。この p {\displaystyle p} 元連立一次方程式を解くことで予測係数が求まる。解くにあたってガウスの消去法などの汎用解法が利用できるが、この行列はテプリッツ行列を導くからLevinson再帰を用いた高速解法が存在する。実務的にはこれがLPCでよく利用される。