Можно оценить параметры AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE или коэффициентов модели BJ с помощью данных реального времени и рекурсивных алгоритмов. Можно также оценить модели с помощью алгоритма рекурсивных наименьших квадратов (RLS). Для получения дополнительной информации об алгоритмах, смотрите Рекурсивные алгоритмы для Онлайновой Оценки Параметра.
Можно выполнить онлайновую оценку параметра с помощью блоков Simulink в подбиблиотеке Estimators библиотеки System Identification Toolbox™. Можно затем сгенерировать код C/C++ и Структурированный текст для этих блоков с помощью Simulink Coder™ и Simulink PLC Coder™, и развернуть этот код на целевом процессоре. Можно также выполнить онлайновую оценку в командной строке и развернуть код с помощью MATLAB® Compiler™ или MATLAB Coder.
recursiveAR | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели AR |
recursiveARMA | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARMA |
recursiveARX | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARX |
recursiveARMAX | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARMAX |
recursiveBJ | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели полинома Поля-Jenkins |
recursiveOE | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели полинома Ошибки на выходе |
recursiveLS | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра с помощью рекурсивного алгоритма наименьших квадратов |
step | Обновите параметры модели и выведите онлайн использующий рекурсивный алгоритм оценки |
clone | Скопируйте онлайновый Системный объект оценки параметра |
reset | Сбросьте онлайновый Системный объект оценки параметра |
release | Разблокируйте онлайновый Системный объект оценки параметра |
isLocked | Заблокированное состояние онлайнового Системного объекта оценки параметра |
rpem | Оцените общие модели ввода - вывода с помощью рекурсивного метода минимизации ошибки прогноза |
rplr | Оцените общие модели ввода - вывода с помощью рекурсивного метода псевдолинейной регрессии |
segment | Данные о сегменте и оценочные модели для каждого сегмента |
| Recursive Least Squares Estimator | Оцените коэффициенты модели с помощью алгоритма рекурсивных наименьших квадратов (RLS) |
| Recursive Polynomial Model Estimator | Оцените ввод - вывод и коэффициенты модели полинома timeseries |
| Model Type Converter | Преобразуйте полиномиальные коэффициенты модели в матрицы модели в пространстве состояний |
Оцените состояния и параметры системы в режиме реального времени.
Как онлайновая оценка параметра отличается от оффлайновой оценки
Различие в данных, алгоритмах и реализациях оценки.
Рекурсивные алгоритмы для онлайновой оценки параметра
Забывая фактор, Фильтр Калмана, градиент и ненормированный градиент и алгоритмы конечной истории для онлайновой оценки параметра.
Предварительно обработайте онлайновые данные об оценке параметра в Simulink
Удалите дрейф, сместите, недостающие выборки, сезонность, поведение равновесия и выбросы в ваших данных.
Онлайновая рекурсивная оценка методом наименьших квадратов
Этот пример показывает, как реализовать онлайновую рекурсивную оценочную функцию методом наименьших квадратов.
Онлайновая полиномиальная образцовая оценка ARMAX
Этот пример показывает, как реализовать онлайновое полиномиальное образцовое средство оценки.
Подтвердите онлайновые результаты оценки параметра в Simulink
Исследуйте ошибки оценки, ковариацию параметра и различие между моделируемыми и измеренными выходными параметрами.
Параметр и оценка состояния в Simulink Используя блок фильтра частиц
Этот пример демонстрирует использование блока Particle Filter в System Identification Toolbox™.
Выполните онлайновую оценку параметра в командной строке
Онлайновая оценка параметра с помощью Системных объектов.
Онлайновая оценка параметра ARX для отслеживания изменяющейся во времени системной динамики
Этот пример показывает, как выполнить онлайновую оценку параметра для изменяющейся во времени модели ARX в командной строке MATLAB.
Строка, соответствующая онлайновой рекурсивной оценке методом наименьших квадратов
Этот пример показывает, как выполнить онлайновую оценку параметра для подбора кривой строки с помощью рекурсивных алгоритмов оценки в командной строке MATLAB.
Подтвердите онлайновую оценку параметра в командной строке
Исследуйте ошибки оценки, ковариацию параметра и различие между моделируемыми и измеренными выходными параметрами.
Использование сегментации данных к образцовым системам, показывающим резкие изменения.
Сгенерируйте онлайновый код оценки параметра в Simulink
Сгенерируйте код C/C++ и Структурированный текст с помощью продуктов Simulink PLC Coder и Simulink Coder.
Сгенерируйте код для онлайновой оценки параметра MATLAB
Сгенерируйте код C/C++ с помощью программного обеспечения MATLAB Coder; ограничения для Системных объектов.
Диагностируйте онлайновую оценку параметра
Проверяйте свою модель, данные об оценке, настройки оценки и начальные значения параметров.