Exponenta Banner
exponenta event banner

sbiosampleerror

Демонстрационная ошибка на основе ошибочной модели и добавляет шум в данные моделирования

свернуть все на странице

Синтаксис

sdN = sbiosampleerror(sd,errormodel,errorparam)

Описание

пример

sdN = sbiosampleerror(sd,errormodel,errorparam) добавляет шум в данные моделирования sd с помощью одной или нескольких ошибочных моделей errormodel и параметров ошибок errorparam.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Этот пример добавляет шум (или ошибка) к данным моделирования из радиоактивной модели затухания с реакцией первого порядка: dzdt=c⋅x, где x и z являются разновидностями, и c является постоянным форвардным курсом.

Загрузите демонстрационный проект, содержащий radiodecay модель m1. 

sbioloadproject radiodecay;

Моделируйте модель. 

[t,sd,names] = sbiosimulate(m1);

Постройте результаты симуляции. 

plot(t,sd);
legend(names,'AutoUpdate','off');
hold on

Добавьте шум в результаты симуляции с помощью постоянной ошибочной модели с набором параметра ошибок к 20. 

sdNoisy = sbiosampleerror(sd,'constant',20);

Постройте шумные данные моделирования. 

plot(t,sdNoisy);

Открыть скрипт

Этот пример задает пользовательскую ошибочную модель использование указателя на функцию и добавляет шум в данные моделирования радиоактивной модели затухания с реакцией первого порядка, где x и z являются разновидностями, и c является постоянным форвардным курсом.

Загрузите демонстрационный проект, содержащий radiodecay модель m1.

sbioloadproject radiodecay;

Предположим, что у вас есть простая пользовательская ошибочная модель со стандартным средним нулем и модульным отклонением (Гауссова) нормальная переменная e, результаты симуляции f и два параметра p1 и p2:

Задайте указатель на функцию, который представляет ошибочную модель.

em = @(y,p1,p2) y+p1+p2*randn(size(y));

Моделируйте модель.

[t,sd,names] = sbiosimulate(m1);

Постройте результаты симуляции и содержите график.

plot(t,sd);
legend(names,'AutoUpdate','off');
hold on

Выберите ошибку ранее заданная пользовательская функция с двумя наборами параметров к 0,5 и 30, соответственно.

sdNoisy = sbiosampleerror(sd,em,{0.5,30});

Постройте шумные данные моделирования.

plot(t,sdNoisy);

Можно также применить различную ошибочную модель к каждому состоянию, которое является столбцом в sd. Предположим, что вы хотите применить пользовательскую ошибочную модель (em) к первому столбцу (данные о разновидностях x) и пропорциональную ошибочную модель к второму столбцу (данные о разновидностях z).

hold off
sdNoisy = sbiosampleerror(sd,{em,'proportional'},{{0.5,30},0.3});
plot(t,sd);
legend(names,'AutoUpdate','off');
hold on
plot(t,sdNoisy);

Входные параметры

свернуть все

Результаты симуляции, заданные как SimData object или матрица.

Модель (модели) Error, заданная как вектор символов, строка, указатель на функцию, представляет в виде строки вектор, массив ячеек из символьных векторов или массив ячеек, содержащий смесь векторов символов и указателей на функцию.

Если это - векторный массив строки или массив ячеек, его длина должна совпадать с количеством столбцов (ответы) в sd, и каждая ошибочная модель применяется к соответствующему столбцу в sd. Если это - односимвольный вектор, строка или указатель на функцию, та же ошибочная модель применяется ко всем столбцам в sd.

Первый аргумент указателя на функцию должен быть матрицей результатов симуляции. Последующие аргументы являются параметрами ошибочной модели, предоставленной во входном параметре errorparam. Вывод указателя на функцию должен быть матрицей, одного размера как первый входной параметр (результаты симуляции).

Например, предположите, что у вас есть пользовательская ошибочная модель со стандартным средним нулем и модульным отклонением (Гауссова) нормальная переменная e, результаты симуляции f и два параметра p1 и p2: y=f+p1+p2∗e. Можно задать соответствующий указатель на функцию можно следующим образом. 

em = @(y,p1,p2) y+p1+p2*randn(size(y));
где y является матрицей результатов симуляции, и p1 и p2 являются параметрами ошибок. Вывод указателя на функцию должен быть одного размера как y, который совпадает с результатами симуляции, заданными во входном параметре sd. Параметры p1 и p2 заданы в аргументе errorparam.

Существует четыре встроенных ошибочных модели. Каждая модель задает ошибку стандартный средний нуль и переменная (Gaussian) модульного отклонения e, результаты симуляции f и один или два параметра a и b. Модели:

  • 'constant': y=f+ae

  • 'proportional': y=f+b|f|e

  • 'combined': y=f+(a+b|f|)e

  • 'exponential': y=f∗exp(ae)

Ошибочный параметр (параметры) модели, заданный как скаляр, вектор или массив ячеек. Если errormodel является 'constant', 'proportional' или 'exponential', то errorparam задан в виде числа. Если это - 'combined', то errorparam задан как вектор - строка с двумя элементами [a b].

Если errormodel является массивом ячеек, то errorparam должен быть массивом ячеек той же длины. Другими словами, errorparam должен содержать элементы N, где N является количеством ошибочных моделей в errormodel. Каждый элемент должен иметь правильное количество параметров для соответствующей ошибочной модели.

Например, предположите, что у вас есть три столбца в sd, и вы применяете различную ошибочную модель (constant, proportional и ошибочные модели exponential с параметрами ошибок 0.1, 2, и 0.5, соответственно) к каждому столбцу, затем errormodel и errorparam должны быть массивами ячеек с тремя элементами можно следующим образом. 

errormodel = {'constant','proportional','exponential'};
errorparam = {0.1,2,0.5};

Выходные аргументы

свернуть все

Результаты симуляции с добавленным шумом, возвращенным как вектор SimData, возражают или числовая матрица. Если sd является вектором объектов SimData, sdN является также вектором объектов SimData, и ошибка добавляется к каждому столбцу в свойстве sd.Data. Если sd задан как матрица, sdN является матрицей, и ошибка добавляется к каждому столбцу в матрице.

Смотрите также

| |

Введенный в R2014a

Документация SimBiology
Поддержка