Опция установлена для arx
opt = arxOptions
opt = arxOptions(Name,Value)
создает набор опций по умолчанию для opt
= arxOptionsarx
.
создает набор опции с опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары opt
= arxOptions(Name,Value
)Name,Value
.
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми.
Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение.
Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
'InitialCondition'
— Обработка начальных условий'auto'
(значение по умолчанию) | 'zero'
| 'estimate'
Обработка начальных условий во время оценки с помощью данных частотного диапазона, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'InitialCondition'
и одно из следующих значений:
'zero'
— Начальные условия обнуляются.
'estimate'
— Начальные условия обработаны как независимые параметры оценки.
'auto'
Программное обеспечение выбирает метод, чтобы обработать начальные условия на основе данных об оценке.
'Focus'
— Ошибка, которая будет минимизирована'prediction'
(значение по умолчанию) | 'simulation'
Ошибка, которая будет минимизирована в функции потерь во время оценки, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Focus'
и одно из следующих значений:
Предсказание
Один шаг вперед ошибка прогноза между измеренными и предсказанными выходными параметрами минимизирован во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании хорошей модели предиктора.
'simulation'
— Ошибка симуляции между измеренными и моделируемыми выходными параметрами минимизирована во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании подходящего варианта для симуляции образцового ответа с текущими входными параметрами.
Опция Focus
может быть интерпретирована, когда взвешивание просачивается функция потерь. Для получения дополнительной информации смотрите Функцию потерь и Образцовые Метрики качества.
'WeightingFilter'
— Взвешивание предварительного фильтра[]
(значение по умолчанию) | вектор | матрица | массив ячеек | линейная системаВзвешивание предварительного фильтра применилось к функции потерь, которая будет минимизирована во время оценки. Чтобы понять эффект WeightingFilter
на функции потерь, смотрите Функцию потерь и Образцовые Метрики качества.
Задайте WeightingFilter
как одно из следующих значений:
[]
— Никакой предварительный фильтр взвешивания не используется.
Полосы пропускания — Задают вектор - строку или матрицу, содержащую значения частоты, которые задают желаемые полосы пропускания. Вы выбираете диапазон частот, где подгонка между предполагаемой моделью и данными об оценке оптимизирована. Например, [wl,wh]
, где wl
и wh
представляют нижние и верхние пределы полосы пропускания. Для матрицы с несколькими строками, задающими полосы пропускания частоты, [w1l,w1h;w2l,w2h;w3l,w3h;...]
, алгоритм оценки использует объединение частотных диапазонов, чтобы задать полосу пропускания оценки.
Полосы пропускания выражаются в rad/TimeUnit
для данных временного интервала и в FrequencyUnit
для данных частотного диапазона, где TimeUnit
и FrequencyUnit
являются временем и единицами частоты данных об оценке.
Фильтр SISO — Задает линейный фильтр одного входа одного вывода (SISO) одним из следующих способов:
Модель SISO LTI
Формат {A,B,C,D}
, который задает матрицы пространства состояний фильтра с тем же шагом расчета как данные об оценке.
Формат {numerator,denominator}
, который задает числитель и знаменатель фильтра как передаточная функция с тем же шагом расчета как данные об оценке.
Эта опция вычисляет функцию взвешивания как продукт фильтра и входного спектра, чтобы оценить передаточную функцию.
Взвешивание вектора — Применимый для данных частотного диапазона только. Задайте вектор-столбец весов. Этот вектор должен иметь ту же длину как вектор частоты набора данных, Data.Frequency
. Каждый ответ ввода и вывода в данных умножается на соответствующий вес на той частоте.
'EnforceStability'
— Управляйте, осуществить ли устойчивость моделиfalse
(значение по умолчанию) | true
Управляйте, осуществить ли устойчивость предполагаемой модели, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'EnforceStability'
и или true
или false
.
Эта опция не доступна для мультивыходных моделей с недиагональным массивом полинома A.
Типы данных: логический
'EstimateCovariance'
— Управляйте, сгенерировать ли данные о ковариации параметраtrue
(значение по умолчанию) | false
Средства управления, сгенерированы ли данные о ковариации параметра, задали как true
или false
.
Если EstimateCovariance
является true
, то используйте getcov
, чтобы выбрать ковариационную матрицу из предполагаемой модели.
Отображение
Задайте, отобразить ли прогресс оценки'off'
(значение по умолчанию) | 'on'
Задайте, отобразить ли прогресс оценки, заданный как одно из следующих значений:
'on'
— Информация об образцовой структуре и результатах оценки отображена в окне средства просмотра прогресса.
'off'
Никакая информация о прогрессе или результатах отображена.
'InputOffset'
— Удаление смещения от входных данных временного интервала во время оценки[]
(значение по умолчанию) | вектор положительных целых чисел | матрицаУдаление смещения от входных данных временного интервала во время оценки, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'InputOffset'
и одно из следующего:
Вектор-столбец положительных целых чисел длины Nu, где Nu является количеством входных параметров.
[]
— Не указывает ни на какое смещение.
Nu-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте InputOffset
как Nu-by-Ne матрица. Nu является количеством входных параметров, и Ne является количеством экспериментов.
Каждая запись, заданная InputOffset
, вычтена из соответствующих входных данных.
'OutputOffset'
— Удаление смещения от выходных данных временного интервала во время оценки[]
(значение по умолчанию) | вектор | матрицаУдаление смещения от выходных данных временного интервала во время оценки, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'OutputOffset'
и одно из следующего:
Вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров.
[]
— Не указывает ни на какое смещение.
Ny-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте OutputOffset
как Ny-by-Ne матрица. Ny является количеством выходных параметров, и Ne является количеством экспериментов.
Каждая запись, заданная OutputOffset
, вычтена из соответствующих выходных данных.
'OutputWeight'
— Вес ошибок прогноза по мультивыходной оценке[]
(значение по умолчанию) | положительная полуопределенная, симметрическая матрицаВес ошибок прогноза по мультивыходной оценке, заданной как одно из следующих значений:
Положительная полуопределенная, симметрическая матрица (W
). Программное обеспечение минимизирует трассировку взвешенной ошибочной матрицы прогноза trace(E'*E*W/N)
где:
E
является матрицей ошибок прогноза с одним столбцом для каждого вывода, и W
является положительной полуопределенной, симметрической матрицей размера, равного количеству выходных параметров. Используйте W
, чтобы задать относительную важность выходных параметров в нескольких - выходные модели или надежность соответствующих данных.
N
является количеством выборок данных.
[]
— Никакое взвешивание не используется. Определение как []
совпадает с eye(Ny)
, где Ny
является количеством выходных параметров.
Эта опция важна только для мультивыходных моделей.
'Regularization'
— Опции для упорядоченной оценки параметров модели[]
(значение по умолчанию) | положительная полуопределенная, симметрическая матрицаОпции для упорядоченной оценки параметров модели, заданных как структура со следующими полями:
\lambda
Постоянный, который определяет смещение по сравнению с компромиссом отклонения.
Задайте положительную скалярную величину, чтобы добавить срок регуляризации в стоимость оценки.
Значение по умолчанию нуля не подразумевает регуляризации.
Значение по умолчанию: 0
R
Взвешивание матрицы.
Задайте положительную скалярную величину или положительную определенную матрицу. Длина матрицы должна быть равна количеству свободных параметров (np
) модели. Для модели ARX, np
= сумма (сумма ([na
nb
]).
Значение по умолчанию: 1
Nominal
— Эта опция не используется для моделей ARX.
Значение по умолчанию: 0
Используйте arxRegul
, чтобы автоматически определить Lambda и значения R.
Для получения дополнительной информации о регуляризации смотрите Упорядоченные Оценки Параметров модели.
'Advanced'
— Дополнительные расширенные настройкиДополнительные расширенные настройки, заданные как структура со следующими полями:
MaxSize
— Задает максимальное количество элементов в сегменте, когда данные ввода - вывода разделены в сегменты.
MaxSize
должен быть положительным целым числом.
Значение по умолчанию: 250000
StabilityThreshold
— Задает пороги для тестов устойчивости.
StabilityThreshold
является структурой со следующими полями:
s
Задает местоположение самого правого полюса, чтобы протестировать устойчивость непрерывно-разовых моделей. Модель рассматривается стабильной, когда ее самый правый полюс слева от s
.
Значение по умолчанию: 0
z
Задает максимальное расстояние всех полюсов от источника, чтобы протестировать устойчивость моделей дискретного времени. Модель рассматривается стабильной, если всеми полюсами является на расстоянии z
от источника.
Значение по умолчанию: 1+sqrt(eps)
opt
— Опции установлены для arx
arxOptions
установленаНабор опции для arx
, возвращенного как опция arxOptions
, установлен.
opt = arxOptions;
Создайте набор опций для arx
с помощью нулевых начальных условий для оценки. Установите Display
на 'on'
.
opt = arxOptions('InitialCondition','zero','Display','on');
Также используйте запись через точку, чтобы установить значения opt
.
opt = arxOptions; opt.InitialCondition = 'zero'; opt.Display = 'on';
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.