これはMATLAB では絶対に可能です。ただし、0 インデックスはネイティブにはサポートされていません。各要素のインデックスを にすることで、「変数の変更」を行う必要がありますindex+1
。次に例を示します。
% Generate some data
N = 40;
y = 10 * randn(N,1);
% Select an L value
L = N - 4 + 1;
d = y(L:N);
D = reshape(y,4,10);
% Solve the equation using the '\' rather than the pseudo inverse
b = D\d
除算演算子の詳細については、Systems of Linear Equationsを参照してください。
わかりました、私はこれをもう少し考えました。ここでの混乱の一部は、変数制限の変更です。置換は、データのサイズではなくL
インデックス変数に適用されるため、 とN
は変更されませんが、インデックスは配列の端から外れないように調整されます。したがって、数式では、すべての要素インデックスに 1 を追加するだけです。
y[L] = [ y[L-1] y[L-2] ... y[0] ] * a1
.
.
y[N-1] = [ y[N-2] y[N-3] ... y[N-L-1] ] * aL
になります:
y[L+1] = [ y[L-1+1] y[L-2+1] ... y[0+1] ] * a1
.
.
y[N-1+1] = [ y[N-2+1] y[N-3+1] ... y[N-L-1+1] ] * aL
=
y[L+1] = [ y[L] y[L-1] ... y[1] ] * a1
.
.
y[N] = [ y[N-1] y[N-2] ... y[N-L] ] * aL
これを使用して、スクリプトを完成させることができます。
function a = find_coeficient(y,N,L)
d = y((L+1):N);
D=[];
for ii=L:(N-1)
% index into the y vector for each row of D
D = vertcat(D, y(ii:-1:(ii-L+1))');
end
a = D\d;
end