impulseestOptions

Опции установлены для impulseest

Синтаксис

options = impulseestOptions
options = impulseestOptions(Name,Value)

Описание

options = impulseestOptions создает набор опций по умолчанию для impulseest.

options = impulseestOptions(Name,Value) создает набор опций с опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Входные параметры

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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.

'RegularizationKernel'

Упорядочивание ядра, используемого в упорядоченных оценках импульсной характеристики для всех каналов ввода-вывода. Регуляризация уменьшает отклонение предполагаемых коэффициентов модели и производит более сглаженный ответ торговым отклонением для смещения. Для получения дополнительной информации см. [1].

Регуляризация задана как одно из следующих значений:

  • 'TC' — Настроенное и коррелируемое ядро

  • 'none' — Никакая регуляризация не используется

  • 'CS' — Кубическое ядро сплайна

  • 'SE' — Экспоненциальное ядро в квадрате

  • 'SS' — Устойчивое ядро сплайна

  • 'HF' — Высокочастотное устойчивое ядро сплайна

  • 'DI' — Диагональное ядро

  • 'DC' — Диагональное и коррелированое ядро

Значение по умолчанию: 'TC'

'PW'

Порядок входного фильтра перед отбеливанием. Должно быть одно из следующего:

  • 'auto' — Использует фильтр порядка 10 когда RegularizationKernel 'none'; в противном случае, 0.

  • Неотрицательное целое число

Используйте ненулевое значение предварительного отбеливания только для неупорядоченной оценки (RegularizationKernel 'none').

Значение по умолчанию: 'auto'

'InputOffset'

Входной сигнал возместил уровень данных об оценке временного интервала. Должно быть одно из следующего:

  • Nu- вектор-столбец элемента, где Nu количество входных параметров. Для данных мультиэксперимента задайте Nu- Ne матрица, где Ne количество экспериментов. Значение смещения InputOffset(i,j) вычтен из iвходной сигнал th jэксперимент th.

  • [] — Никакие смещения.

Значение по умолчанию: []

'OutputOffset'

Выходной сигнал возместил уровень данных об оценке временного интервала. Должно быть одно из следующего:

  • Ny- вектор-столбец элемента, где Ny количество выходных параметров. Для данных мультиэксперимента задайте Ny- Ne матрица, где Ne количество экспериментов. Значение смещения OputOffset(i,j) вычтен из iвыходной сигнал th jэксперимент th.

  • [] — Никакие смещения.

Значение по умолчанию: []

'Advanced'

Структура, используемая во время упорядоченной оценки, со следующими полями:

  • MaxSize — Максимальный допустимый размер якобиевских матриц сформирован во время оценки. Задайте большое положительное число.

    Значение по умолчанию: 250e3

  • SearchMethod — Метод поиска для оценки параметров регуляризации в виде одного из следующих значений:

    • 'fmincon': "Доверительная область отражающий" ограниченный минимизатор. В общем случае 'fmincon' лучше, чем 'gn' для обработки границ на параметрах регуляризации, которые наложены автоматически во время оценки.

    • 'gn': Поиск линии квазиньютона.

    SearchMethod используется только когда RegularizationKernel не 'none'.

    Значение по умолчанию: 'fmincon'

  • AROrder — Порядок части AR в модели от входа, чтобы вывести. Задайте как положительное целое число.

    Порядок> 0 позволяет более точные модели импульсной характеристики в случае обратной связи и цветных выходных воздействий.

    Значение по умолчанию: 5

  • FeedthroughInSys — Задайте, должно ли значение импульсной характеристики в нулевой задержке быть приписано сквозному соединению в системе (true) или к эффектам обратной связи (false). Применяется только, когда вы вычисляете значения ответа для отрицательных задержек.

    По умолчанию: false

Выходные аргументы

options

Набор опции, содержащий заданные опции для impulseest.

Примеры

свернуть все

Создайте набор опций по умолчанию для impulseest.

options = impulseestOptions;

Задайте 'HF' упорядочивание ядра и порядка предварительного отбеливания фильтра для impulseest.

options = impulseestOptions('RegularizationKernel','HF','PW',5);

В качестве альтернативы используйте запись через точку, чтобы задать эти опции.

options = impulseestOptions;
options.RegularizationKernel = 'HF';
options.PW = 5;

Советы

  • Линейная модель не может описать произвольные смещения ввода - вывода. Поэтому перед использованием данных, необходимо или детрендировать его или удалить уровни с помощью InputOffset и OutputOffset. Можно повторно ввести удаленные данные во время симуляций при помощи InputOffset и OutputOffset опции симуляции. Для получения дополнительной информации смотрите simOptions.

  • Оценка импульсной характеристики путем определения любого InputOffset, OutputOffset или оба эквивалентны удалению тренда данных с помощью getTrend и detrend. Например:

    opt = impulseestOptions('InputOffset',in_off,'OutputOffset',out_off);
    impulseest(data,opt);

    эквивалентен:

    Tr = getTrend(data),
    Tr.InputOffset = in_off
    TR.OutputOffset = out_off
    dataT = detrend(data,Tr)
    impulseest(dataT)

Вопросы совместимости

развернуть все

Ссылки

[1] Т. Чен, Х. Охлссон и Л. Лджанг. “На оценке передаточных функций, регуляризации и гауссовых процессах - пересмотренный”, Automatica, объем 48, август 2012.

Смотрите также

Представленный в R2012b