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ARMA モデルのパラメーターを推定するために、MATLAB ドキュメントから取得した次のコードを使用しています。

y = sin([1:300]') + 0.5 * randn(300, 1);
y = iddata(y);
mb = ar(y, 4, 'burg');

この時点で、入力すると次のmbようになります。

離散時間 IDPOLY モデル:
A(q)y(t) = e(t)
A(q) = 1 - 0.2764 q^-1 + 0.2069 q^-2 + 0.4804 q^-3 + 0.1424 q^-4
推定データセット y の AR ('burg'/'now') を使用
損失関数 0.314965 および FPE 0.323364
サンプリング間隔: 1

mb取得した変数を使用して、これらの係数を持つサンプルを生成するにはどうすればよいですか?
mbベクトルに見えません。
特に、欠落しているデータをどのように処理できますか?

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使用する：sim(mb,input)

詳細については、こちらsimもご覧ください。

線形モデルをシミュレートします。

構文

y = sim(m,ue)

[y, ysd] = sim(m,ue,init)

説明

mは任意の idmodel オブジェクトです。

ueは、入力のみを含む iddata オブジェクトです。ue の入力チャネル数は、モデル m の入力数に等しいか、入力数とノイズ ソースの数の合計 (= 出力数) に等しくなければなりません。後者の場合、ue の最後の入力はノイズ ソースと見なされ、ノイズで破損したシミュレーションが取得されます。ノイズはプロパティ m.NoiseVariance in m に従ってスケーリングされるため、モデルに従って適切なノイズ レベルを取得するために、ノイズ入力はゼロ平均と単位共分散行列のホワイト ノイズである必要があります。ue にノイズ源が含まれていない場合、ノイズのないシミュレーションが得られます。

于 2012-07-01T00:49:44.403 に答える