Набор опций для arx
opt = arxOptions
opt = arxOptions(Name,Value)
opt = arxOptionsarx.
opt = arxOptions(Name,Value)Name,Value аргументы пары.
Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.
'InitialCondition' - Обработка исходных условий'auto' (по умолчанию) | 'zero' | 'estimate'Обработка исходных условий при оценке с использованием данных частотной области, определяемых как разделенная запятыми пара, состоящая из 'InitialCondition' и одно из следующих значений:
'zero' - Начальные условия равны нулю.
'estimate' - Исходные условия рассматриваются как независимые оценочные параметры.
'auto' - Программное обеспечение выбирает способ обработки начальных условий на основе оценочных данных.
'Focus' - Минимизация ошибки'prediction' (по умолчанию) | 'simulation'Ошибка, которая должна быть минимизирована в функции потерь во время оценки, указанная как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Focus' и одно из следующих значений:
'prediction' - Погрешность прогнозирования на один шаг вперед между измеренными и предсказанными выходами минимизируется во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании хорошей модели предиктора.
'simulation' - Ошибка моделирования между измеренными и смоделированными выходами минимизируется во время оценки. В результате оценка фокусируется на обеспечении хорошего соответствия для моделирования реакции модели с текущими входными данными.
Focus может быть интерпретирован как весовой фильтр в функции потерь. Дополнительные сведения см. в разделах Функция потери и Показатели качества модели.
'WeightingFilter' - Предварительный фильтр взвешивания[] (по умолчанию) | вектор | матрица | массив ячеек | линейная системаВесовой предварительный фильтр, применяемый к функции потерь, которая должна быть минимизирована во время оценки. Чтобы понять эффект WeightingFilter для функции потерь см. раздел Функция потерь и Показатели качества модели.
Определить WeightingFilter как одно из следующих значений:
[] - Предварительный фильтр взвешивания не используется.
Полосы пропускания - укажите вектор строки или матрицу, содержащую значения частоты, определяющие нужные полосы пропускания. Выбирается полоса частот, в которой оптимизируется соответствие между расчетной моделью и оценочными данными. Например, [wl,wh] где wl и wh представляют собой нижний и верхний пределы полосы пропускания. Для матрицы с несколькими строками, определяющими полосы частот, [w1l,w1h;w2l,w2h;w3l,w3h;...]алгоритм оценки использует объединение частотных диапазонов для определения полосы пропускания оценки.
Пассбанды выражены в rad/TimeUnit для данных временной области и в FrequencyUnit для данных частотной области, где TimeUnit и FrequencyUnit являются единицами времени и частоты оценочных данных.
Фильтр SISO - задает линейный фильтр с одним входом и одним выходом (SISO) одним из следующих способов:
Модель LTI SISO
{A,B,C,D} формат, который задает матрицы состояния-пространства фильтра с тем же временем выборки, что и данные оценки.
{numerator,denominator} формат, который определяет числитель и знаменатель фильтра как передаточную функцию с тем же временем выборки, что и данные оценки.
Эта опция вычисляет весовую функцию как произведение фильтра и входного спектра для оценки передаточной функции.
Весовой вектор - применяется только для данных частотной области. Укажите вектор столбца весов. Этот вектор должен иметь ту же длину, что и частотный вектор набора данных, Data.Frequency. Каждый входной и выходной отклик в данных умножается на соответствующий вес на этой частоте.
'EnforceStability' - Контроль за обеспечением стабильности моделиfalse (по умолчанию) | trueУправление обеспечением стабильности расчетной модели, указанной как разделенная запятыми пара, состоящая из 'EnforceStability' и либо true или false.
Эта опция недоступна для моделей с несколькими выходами с недиагональным полиномиальным массивом A.
Типы данных: logical
'EstimateCovariance' - Управление формированием ковариационных данных параметровtrue (по умолчанию) | falseУправляет формированием ковариационных данных параметров, указанных как true или false.
Если EstimateCovariance является true, затем использовать getcov чтобы извлечь матрицу ковариации из оценочной модели.
'Display' - Укажите, следует ли отображать ход выполнения оценки'off' (по умолчанию) | 'on'Укажите, следует ли отображать ход выполнения оценки, как одно из следующих значений:
'on' - Информация о структуре модели и результатах оценки отображается в окне просмотра хода выполнения.
'off' - Информация о ходе выполнения или результатах не отображается.
'InputOffset' - Удаление смещения из входных данных временной области при оценке[] (по умолчанию) | вектор положительных целых чисел | матрицаУдаление смещения из входных данных временной области во время оценки, указанной как разделенная запятыми пара, состоящая из 'InputOffset' и одно из следующих:
Вектор-столбец положительных целых чисел длины Nu, где Nu - количество входов.
[] - Указывает на отсутствие смещения.
Матрица Nu-by-Ne - для данных нескольких экспериментов укажите InputOffset в виде матрицы Nu-by-Ne. Nu - количество входов, а Ne - количество экспериментов.
Каждая запись, указанная InputOffset вычитается из соответствующих входных данных.
'OutputOffset' - Удаление смещения из выходных данных временной области при оценке[] (по умолчанию) | вектор | матрицаУдаление смещения из выходных данных временной области во время оценки, указанной как разделенная запятыми пара, состоящая из 'OutputOffset' и одно из следующих:
Вектор столбца длиной Ny, где Ny - количество выходов.
[] - Указывает на отсутствие смещения.
Матрица Ny-by-Ne - для данных нескольких экспериментов укажите OutputOffset в виде матрицы Ny-by-Ne. Ny - количество выходов, а Ne - количество экспериментов.
Каждая запись, указанная OutputOffset вычитается из соответствующих выходных данных.
'OutputWeight' - Вес ошибок прогнозирования при многоотходной оценке[] (по умолчанию) | положительная полуопределенная, симметричная матрицаВес ошибок прогнозирования при многовыходной оценке, определяемый как одно из следующих значений:
Положительная полуопределённая, симметричная матрица (W). Программное обеспечение минимизирует трассировку матрицы взвешенных ошибок прогнозирования trace(E'*E*W/N) где:
E - матрица ошибок прогнозирования с одним столбцом для каждого выходного сигнала, и W - положительная полуопределённая, симметричная матрица размером, равным числу выходов. Использовать W определить относительную важность выходных данных в моделях с несколькими выходами или надежность соответствующих данных.
N - количество выборок данных.
[] - Взвешивание не используется. Указание как [] является таким же, как eye(Ny), где Ny - количество выходов.
Эта опция релевантна только для моделей с несколькими выходами.
'Regularization' - Варианты упорядоченной оценки параметров модели[] (по умолчанию) | положительная полуопределенная, симметричная матрицаВарианты регуляризованной оценки параметров модели, указанные как структура со следующими полями:
Lambda - Константа, определяющая компромисс между отклонениями.
Укажите положительный скаляр, чтобы добавить термин регуляризации к оценочной стоимости.
Нулевое значение по умолчанию означает отсутствие регуляризации.
По умолчанию: 0
R - Матрица взвешивания.
Укажите положительный скаляр или положительную определенную матрицу. Длина матрицы должна быть равна числу свободных параметров (np) модели. Для модели ARX np = сумма (сумма ([na nb]).
По умолчанию: 1
Nominal - Эта опция не используется для моделей ARX.
По умолчанию: 0
Использовать arxRegul для автоматического определения значений лямбда и R.
Дополнительные сведения о регуляризации см. в разделе Регуляризованные оценки параметров модели.
'Advanced' - Дополнительные дополнительные опцииДополнительные дополнительные параметры, указанные как структура со следующими полями:
MaxSize - указывает максимальное количество элементов в сегменте при разделении данных ввода-вывода на сегменты.
MaxSize должно быть положительным целым числом.
По умолчанию: 250000
StabilityThreshold - Задает пороговые значения для тестов устойчивости.
StabilityThreshold - структура со следующими полями:
s - указывает расположение крайнего правого полюса для проверки стабильности моделей непрерывного времени. Модель считается стабильной, когда самый правый полюс находится слева от s.
По умолчанию: 0
z - максимальное расстояние между всеми полюсами от начала координат для проверки стабильности дискретных временных моделей. Модель считается стабильной, если все полюса находятся на расстоянии z от происхождения.
По умолчанию: 1+sqrt(eps)
opt - Параметры, установленные для arxarxOptions набор опцийНабор опций для arx, возвращено как arxOptions набор опций.
opt = arxOptions;
Создание набора параметров для arx использование нулевых исходных условий для оценки. Набор Display кому 'on'.
opt = arxOptions('InitialCondition','zero','Display','on');
Либо используйте точечную нотацию для установки значений opt.
opt = arxOptions; opt.InitialCondition = 'zero'; opt.Display = 'on';
Названия некоторых вариантов оценки и анализа были изменены в R2018a году. Прежние имена все еще работают. Дополнительные сведения см. в примечании к версии R2018a Переименование параметров оценки и анализа.
Имеется измененная версия этого примера. Открыть этот пример с помощью изменений?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.