arxOptions

Набор опции для arx

Синтаксис

opt = arxOptions
opt = arxOptions(Name,Value)

Описание

opt = arxOptions создает набор опций по умолчанию для arx.

opt = arxOptions(Name,Value) создает набор опции с опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Входные параметры

свернуть все

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.

Обработка начальных условий во время оценки с помощью данных частотного диапазона в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InitialCondition' и одно из следующих значений:

  • 'zero' — Начальные условия обнуляются.

  • 'estimate' — Начальные условия обработаны как независимые параметры оценки.

  • 'auto' — Программное обеспечение выбирает метод, чтобы обработать начальные условия на основе данных об оценке.

Ошибка, которая будет минимизирована в функции потерь во время оценки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Focus' и одно из следующих значений:

  • 'prediction' — Один шаг вперед ошибка предсказания между измеренными и предсказанными выходными параметрами минимизирован во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании хорошей модели предиктора.

  • 'simulation' — Ошибка симуляции между измеренными и симулированными выходными параметрами минимизирована во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании подходящего варианта для симуляции ответа модели с текущими входными параметрами.

Focus опция может быть интерпретирована, когда взвешивание просачивается функция потерь. Для получения дополнительной информации смотрите Функцию потерь и Метрики качества Модели.

Взвешивание предварительного фильтра применилось к функции потерь, которая будет минимизирована во время оценки. Изучать эффект WeightingFilter на функции потерь смотрите Функцию потерь и Метрики качества Модели.

Задайте WeightingFilter как одно из следующих значений:

  • [] — Никакой предварительный фильтр взвешивания не используется.

  • Полосы пропускания — Задают вектор-строку или матрицу, содержащую значения частоты, которые задают желаемые полосы пропускания. Вы выбираете диапазон частот, где подгонка между предполагаемой моделью и данными об оценке оптимизирована. Например, [wl,wh] где wl и wh представляйте нижние и верхние пределы полосы пропускания. Для матрицы с несколькими строками, задающими полосы пропускания частоты, [w1l,w1h;w2l,w2h;w3l,w3h;...], алгоритм оценки использует объединение частотных диапазонов, чтобы задать полосу пропускания оценки.

    Полосы пропускания описываются в rad/TimeUnit для данных временного интервала и в FrequencyUnit для данных частотного диапазона, где TimeUnit и FrequencyUnit время и единицы частоты данных об оценке.

  • Фильтр SISO — Задает линейный фильтр одного входа одного выхода (SISO) одним из следующих способов:

    • Модель SISO LTI

    • {A,B,C,D} формат, который задает матрицы пространства состояний фильтра с тем же шагом расчета как данные об оценке.

    • {numerator,denominator} формат, который задает числитель и знаменатель фильтра как передаточная функция с тем же шагом расчета как данные об оценке.

      Эта опция вычисляет функцию взвешивания как продукт фильтра и входного спектра, чтобы оценить передаточную функцию.

  • Взвешивание вектора — Применимый для данных частотного диапазона только. Задайте вектор-столбец весов. Этот вектор должен иметь ту же длину как вектор частоты из набора данных, Data.Frequency. Каждый ответ ввода и вывода в данных умножается на соответствующий вес на той частоте.

Управляйте, осуществить ли устойчивость предполагаемой модели в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'EnforceStability' и любой true или false.

Эта опция не доступна для мультивыходных моделей с недиагональным массивом полинома A.

Типы данных: логический

Средства управления, сгенерированы ли данные о ковариации параметра в виде true или false.

Если EstimateCovariance true, затем используйте getcov выбирать ковариационную матрицу из предполагаемой модели.

Задайте, отобразить ли прогресс оценки в виде одного из следующих значений:

  • 'on' — Информация о структуре модели и результатах оценки отображена в окне средства просмотра прогресса.

  • 'off' — Никакая информация о прогрессе или результатах отображена.

Удаление смещения от входных данных временного интервала во время оценки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InputOffset' и одно из следующего:

  • Вектор-столбец положительных целых чисел длины Nu, где Nu является количеством входных параметров.

  • [] — Не указывает ни на какое смещение.

  • Nu-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте InputOffset как Nu-by-Ne матрица. Nu является количеством входных параметров, и Ne является количеством экспериментов.

Каждая запись задана InputOffset вычтен из соответствующих входных данных.

Удаление смещения от выходных данных временного интервала во время оценки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OutputOffset' и одно из следующего:

  • Вектор-столбец длины Ny, где Ny является количеством выходных параметров.

  • [] — Не указывает ни на какое смещение.

  • Ny-by-Ne матрица — Для данных мультиэксперимента, задайте OutputOffset как Ny-by-Ne матрица. Ny является количеством выходных параметров, и Ne является количеством экспериментов.

Каждая запись задана OutputOffset вычтен из соответствующих выходных данных.

Вес ошибок предсказания по мультивыходной оценке в виде одного из следующих значений:

  • Положительная полуопределенная, симметрическая матрица (W). Программное обеспечение минимизирует трассировку взвешенной ошибочной матрицы предсказания trace(E'*E*W/N) где:

    • E матрица ошибок предсказания, с одним столбцом для каждого выхода и W положительная полуопределенная, симметрическая матрица размера, равного количеству выходных параметров. Используйте W задавать относительную важность выходных параметров в нескольких - выходные модели или надежность соответствующих данных.

    • N количество выборок данных.

  • [] — Никакое взвешивание не используется. Определение как [] совпадает с eye(Ny), где Ny количество выходных параметров.

Эта опция важна только для мультивыходных моделей.

Опции для упорядоченной оценки параметров модели в виде структуры со следующими полями:

  • Lambda — Постоянный, который определяет смещение по сравнению с компромиссом отклонения.

    Задайте положительную скалярную величину, чтобы добавить срок регуляризации в стоимость оценки.

    Значение, равное нулю не подразумевает регуляризации.

    Значение по умолчанию: 0

  • R — Взвешивание матрицы.

    Задайте положительную скалярную величину или положительную определенную матрицу. Длина матрицы должна быть равна количеству свободных параметров (np) из модели. Для модели ARX, np = сумма (сумма ([na nb]).

    Значение по умолчанию: 1

  • Nominal — Эта опция не используется для моделей ARX.

    Значение по умолчанию: 0

Использование arxRegul автоматически определить Lambda и значения R.

Для получения дополнительной информации о регуляризации смотрите Упорядоченные Оценки Параметров модели.

Дополнительные расширенные настройки в виде структуры со следующими полями:

  • MaxSize — Задает максимальное количество элементов в сегменте, когда данные ввода - вывода разделены в сегменты.

    MaxSize должно быть положительное целое число.

    Значение по умолчанию: 250000

  • StabilityThreshold — Задает пороги для тестов устойчивости.

    StabilityThreshold структура со следующими полями:

    • s — Задает местоположение самого правого полюса, чтобы протестировать устойчивость моделей непрерывного времени. Модель рассматривается устойчивой, когда ее самый правый полюс слева от s.

      Значение по умолчанию: 0

    • z — Задает максимальное расстояние всех полюсов от источника, чтобы протестировать устойчивость моделей дискретного времени. Модель рассматривается устойчивой, если всеми полюсами является на расстоянии z от источника.

      Значение по умолчанию: 1+sqrt(eps)

Выходные аргументы

свернуть все

Набор опции для arx, возвращенный как arxOptions опция установлена.

Примеры

свернуть все

opt = arxOptions;

Создайте набор опций для arx использование нулевых начальных условий для оценки. Установите Display к 'on'.

opt = arxOptions('InitialCondition','zero','Display','on');

В качестве альтернативы используйте запись через точку, чтобы установить значения opt.

opt = arxOptions;
opt.InitialCondition = 'zero';
opt.Display = 'on';

Вопросы совместимости

развернуть все

Представленный в R2012a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте