merge (iddata)
Объедините наборы данных в объект iddata
Синтаксис
dat = merge(dat1,dat2,....,datN)
Описание
dat собирает наборы данных в dat1, ...,datN в один iddata объект, с несколькими экспериментами. Количество экспериментов в dat будет сумма количества экспериментов в datk. Для слияния, которое будет позволено, нужно удовлетворить многим условиям:
Весь
datkдолжен иметь то же количество входных каналов иInputNamesдолжно быть то же самое.Весь
datkдолжен иметь то же количество выходных каналов иOutputNamesдолжно быть то же самое. Если некоторому каналу ввода или вывода недостает одного эксперимента, он может быть заменен вектором изNaNs, чтобы соответствовать этим правилам.Если
ExperimentNamesизdatkбыли заданы как что-то другое, чем'Exp1'по умолчанию,'Exp2', и т.д. они должны все быть уникальными. Если имена по умолчанию перекрываются, они изменяются так, чтобыdatбудет иметь список уникальногоExperimentNames.
Интервалы выборки, количество наблюдений и входные свойства (Period, InterSample) может отличаться в различных экспериментах.
Можно получить отдельные эксперименты при помощи команды getexp. Можно также получить их путем подссылки с четвертым индексом.
dat1 = dat(:,:,:,ExperimentNumber)
или
dat1 = dat(:,:,:,ExperimentName)
Хранение нескольких экспериментов как один iddata объект может быть очень полезен для обработки экспериментальных данных, который был собран в различных случаях, или когда набор данных был разделен, чтобы удалить “плохие” фрагменты данных. Все стандартные программы тулбокса принимают данные нескольких-экспериментов.
Примеры
Объедините несколько наборов данных
Удалите плохие фрагменты данных, чтобы оценить модели без неправильных данных, уничтожающих оценку.
load iddemo8;
plot(dat);
Плохие фрагменты данных обнаруживаются вокруг демонстрационных 250 - 280 и между выборками 600 - 650. Отключите эти плохие фрагменты, чтобы сформировать набор данных нескольких-экспериментов и объединить данные.
dat = merge(dat(1:250),dat(281:600),dat(651:1000));
Можно использовать первые два эксперимента, чтобы оценить, что модель и третий эксперимент подтверждают модель.
dat_est = getexp(dat,[1,2]); m = ssest(dat_est,2); dat_val = getexp(dat,3);