Обновите параметры модели и выведите онлайн использующий рекурсивный алгоритм оценки
[
параметры обновлений и выход модели, заданной в Системе object™, EstimatedParameters
,EstimatedOutput
]
= step(obj
,y
,InputData
)obj
, с помощью измеренного выхода, y
, и входные данные.
step
помещает объект в заблокированное состояние. В заблокированном состоянии вы не можете изменить ненастраиваемые свойства объекта, такие как порядок модели, тип данных или алгоритм оценки.
EstimatedParameters
и InputData
зависьте от онлайнового Системного объекта оценки:
recursiveAR
— step
возвращает предполагаемый полиномиальный A (q) коэффициенты одной модели выхода AR использование выходных данных timeseries.
[A,EstimatedOutput] = step(obj,y)
recursiveARMA
— step
возвращает предполагаемый полиномиальный A (q) и C (q) коэффициенты одной модели выхода ARMA использование выходных данных timeseries, y.
[A,C,EstimatedOutput] = step(obj,y)
recursiveARX
— step
возвращает предполагаемый полиномиальный A (q) и B (q) коэффициенты модели SISO или MISO ARX с помощью измеренных входных и выходных данных, u и y, соответственно.
[A,B,EstimatedOutput] = step(obj,y,u)
.
recursiveARMAX
— step
возвращает предполагаемый полиномиальный A (q), B (q) и C (q) коэффициенты модели SISO ARMAX с помощью измеренных входных и выходных данных, u и y, соответственно.
[A,B,C,EstimatedOutput] = step(obj,y,u)
.
recursiveOE
— step
возвращает предполагаемый полиномиальный B (q) и F (q) коэффициенты модели полинома Ошибки на выходе SISO с помощью измеренных входных и выходных данных, u и y, соответственно.
[B,F,EstimatedOutput] = step(obj,y,u)
.
recursiveBJ
— step
возвращает предполагаемый полиномиальный B (q), C (q), D (q) и F (q) коэффициенты модели полинома Поля-Jenkins SISO с помощью измеренных входных и выходных данных, u и y, соответственно.
[B,C,D,F,EstimatedOutput] = step(obj,y,u)
.
recursiveLS
— step
возвращает предполагаемые системные параметры, θ, одной выходной системы, которая линейна в предполагаемых параметрах, с помощью регрессоров H и выходные данные y.
[theta,EstimatedOutput] = step(obj,y,H)
.
Запуск в R2016b, вместо того, чтобы использовать step
команда, чтобы обновить оценки параметра модели, можно вызвать Системный объект с входными параметрами, как будто это была функция. Например, [A,EstimatedOutput] = step(obj,y)
и [A,EstimatedOutput] = obj(y)
выполните эквивалентные операции.
clone
| isLocked
| recursiveAR
| recursiveARMA
| recursiveARMAX
| recursiveARX
| recursiveBJ
| recursiveLS
| recursiveOE
| release
| reset