Восстановите недостающие входные и выходные данные
Datae = misdata(Data)
Datae = misdata(Data,Model)
Datae = misdata(Data,MaxIterations,Tol)
Datae = misdata(Data)
восстанавливает недостающие входные и выходные данные. Data
является данными ввода - вывода временного интервала в формате объекта iddata
. Недостающие выборки данных (и во входных параметрах и в выходных параметрах) вводятся как NaN
s. Datae
является объектом iddata
, где недостающие данные были заменены обоснованными оценками.
Datae = misdata(Data,Model)
задает модель, используемую для реконструкции недостающих данных. Model
является любой линейной идентифицированной моделью (idtf
, idproc
, idgrey
, idpoly
, idss
). Если никакая подходящая модель не известна, это оценивается итеративным способом с помощью моделей в пространстве состояний порядка по умолчанию.
Datae = misdata(Data,MaxIterations,Tol)
задает максимальное количество итераций и допуска. MaxIterations
является максимальным количеством выполненных итераций (значение по умолчанию равняется 10). Итерации отключены, когда различие между двумя последовательными оценками данных отличается меньше, чем % Tol
. Значением по умолчанию Tol
является 1
.
Для данной модели недостающие данные оцениваются как параметры, чтобы минимизировать выходные ошибки прогноза, полученные из восстановленных данных. Смотрите Раздел 14.2 в Ljung (1999). Обработка недостающих выходных параметров как параметры не является лучшим подходом со статистической точки зрения, но является хорошим приближением во многих случаях.
Когда никакая модель не дана, альтернативы алгоритма между оценкой недостающих данных и оценкой моделей, на основе текущей реконструкции.