Матрица данных для матричной оценки автокорреляции
X = corrmtx(x,m)
X = corrmtx(x,m,'method'
)
[X,R] = corrmtx(...)
X = corrmtx(x,m)
возвращается (n + m
) (m
+ 1) прямоугольная матрица Теплица X
, такой, что X'X
является (смещенной) оценкой матрицы автокорреляции для вектора данных длины-n x
. m
должен быть положительным целым числом, строго меньшим, чем длина входа x
.
X = corrmtx(x,m,
вычисляет матричный 'method'
)X
согласно методу, заданному 'method'
:
'autocorrelation'
: X
(по умолчанию) (n + m
) (m
+ 1) прямоугольная матрица Теплица, которая генерирует оценку автокорреляции для вектора данных длины-n x
, выведенные использующие предоконные и постоконные данные, на основе ошибочной модели прогноза th-порядка m
.
'prewindowed'
: X
является n (m
+ 1) прямоугольная матрица Теплица, которая генерирует оценку автокорреляции для вектора данных длины-n x
, выведенные использующие предоконные данные, на основе ошибочной модели прогноза th-порядка m
.
'postwindowed'
: X
является n (m
+ 1) прямоугольная матрица Теплица, которая генерирует оценку автокорреляции для вектора данных длины-n x
, выведенные использующие постоконные данные, на основе ошибочной модели прогноза th-порядка m
.
Ковариация:
X
(n – m
) (m
+ 1) прямоугольная матрица Теплица, которая генерирует оценку автокорреляции для вектора данных длины-n x
, выведенные использующие неоконные данные, на основе ошибочной модели прогноза th-порядка m
.
'modified'
: X
является 2 (n – m
) (m
+ 1) изменил прямоугольную матрицу Теплица, которая генерирует оценку автокорреляции для вектора данных длины-n x
, выведенное использование прямые и обратные ошибочные оценки прогноза, на основе ошибочной модели прогноза th-порядка m
.
[X,R] = corrmtx(...)
также возвращается (m
+ 1) (m
+ 1), матрица автокорреляции оценивает R
, вычисленный как X'*X
.
Матрица данных Теплица, вычисленная corrmtx
, зависит от метода, который вы выбираете. Матрица, определенная автокорреляцией (значение по умолчанию) метод, дана следующей матрицей.
В этой матрице m совпадает с входным параметром m
к corrmtx
, и n является length(x)
. Изменения этой матрицы используются, чтобы возвратить вывод X
corrmtx
для каждого метода:
'autocorrelation'
— X
(по умолчанию) = X, выше.
'prewindowed'
— X
является n (m + 1) субматрица X, первой строкой которого является [x (1) … 0] и чьей последней строкой является [x (n) … x (n – m)].
'postwindowed'
— X
является n (m + 1) субматрица X, первой строкой которого является [x (m + 1) … x (1)] и чьей последней строкой является [0 … x (n)]
'covariance'
— X
(n – m) (m + 1) субматрица X, первой строкой которого является [x (m + 1) … x (1)] и чьей последней строкой является [x (n) … x (n – m)].
'modified'
— X
является 2 (n – m) (m + 1) матричный mod X, показанный ниже.
[1] Марпл, С. Лоуренс. Цифровой спектральный анализ. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1987.