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
данные ввода - вывода временного интервала в iddata
объектный формат. Недостающие выборки данных (и во входных параметрах и в выходных параметрах) вводятся как NaN
s. Datae
iddata
возразите, где недостающие данные были заменены обоснованными оценками.
Datae = misdata(Data,Model)
задает модель, используемую в реконструкции недостающих данных. Model
любая линейная идентифицированная модель (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
максимальное количество выполненных итераций (значение по умолчанию равняется 10). Итерации отключены, когда различие между двумя последовательными оценками данных отличается меньше, чем Tol
%. Значение по умолчанию Tol
1
.
Для данной модели недостающие данные оцениваются как параметры, чтобы минимизировать выходные ошибки предсказания, 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.