import numpy as np
import math
import csv

# 自己回帰モデル
def AR(a,e):
    
    L = a.size-1
    N = e.size
    
    x = np.zeros(N) # 信号値
    z = np.zeros(L+1) # IIRフィルタの遅延素子(＝バッファ)

    for i in range(N):
        
        # 前段フィードバック部
        z[0] = e[i]
        for n in range(1,L+1):
            z[0] += ?
        
        # 後段フィードフォワード部
        x[i] = ?
        
        # バッファシフト
        for n in range(L,0,-1):
            z[n] = ?

    return x

L = 4 # 次数
N = 100 # 信号長
a = np.zeros(L+1) # LPC 係数
e = np.array([ np.random.normal(0,1) for i in range(N)]) # 入力は正規乱数 N(0,1)

# LPC 係数を入力
a[1] = ?
a[2] = ?
a[3] = ?
a[4] = ?

# 自己回帰モデルにより信号値をセット
x = AR(a,e)

with open('./AR_1_1_x.csv', 'w') as ff:
    writer = csv.writer(ff)
    for i in range(N):
        writer.writerow([i,x[i]])