arxOptions

Опция установлена для arx

Синтаксис

opt = arxOptions
opt = arxOptions(Name,Value)

Описание

opt = arxOptions создает набор опций по умолчанию для arx.

opt = arxOptions(Name,Value) создает набор опции с опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Входные параметры

свернуть все

Аргументы в виде пар имя-значение

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.

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.

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.

Взвешивание 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.

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

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.

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.

Удаление 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.

Удаление 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.

Вес 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.

Опции 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.

Дополнительные 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)

Выходные аргументы

свернуть все

Набор опции для arx, возвращенного как опция arxOptions, установлен.

Примеры

свернуть все

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';

Представленный в R2012a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте