Оценка нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера требует однородно выбранных данных временного интервала. Ваши данные могут иметь один или несколько каналов ввода и вывода.
Для данных timeseries можно только соответствовать нелинейным моделям ARX и нелинейным моделям в пространстве состояний.
Каждый раз, когда возможно, используйте различные наборы данных для образцовой оценки и валидации.
Прежде, чем оценить модели, импортируйте свои данные в рабочую область MATLAB® и выполните одно из следующих действий:
В приложении System Identification. Импортируйте данные в приложение, как описано в Представляют Данные.
В командной строке. Представляйте свои данные как объект iddata, как описано на соответствующей странице с описанием.
Можно анализировать качество данных и предварительно обработать данные путем интерполяции отсутствующих значений, фильтрации, чтобы подчеркнуть определенный частотный диапазон или передискретизации использования различного шага расчета (см. Способы Подготовка данных для System Identification).
Удаление тренда данных может быть полезным в определенных случаях, такой как прежде, чем смоделировать отношение между изменением во входе и изменением в выводе о рабочей точке. Однако большинство приложений не требует, чтобы вы удалили смещения и линейные тренды от данных перед нелинейным моделированием.
