ivar

Оценка модели AR методом инструментальных переменных

Синтаксис

sys = ivar(data,na) sys = ivar(data,na,nc) sys = ivar(data,na,nc,max_size)

Описание

sys = ivar(data,na) оценивает модель полинома AR, sys, используя метод инструментальных переменных и данные временных рядов data. na задает порядок многочлена A.

AR-модель представлена уравнением:

$A (q) y (t) =$ e (t)

В вышеприведенной модели e (t) - это произвольный процесс, предполагаемый как процесс скользящего среднего порядка.nc, возможно, время меняется. nc принимается равным na. Приборы выбираются в виде соответствующим образом отфильтрованных выходов, с задержкой nc шаги.

sys = ivar(data,na,nc) определяет значение технологического заказа скользящего среднего, nc, отдельно.

sys = ivar(data,na,nc,max_size) задает максимальный размер матриц, сформированных во время оценки.

Входные аргументы

`data`	Данные временного ряда оценки. `data` должно быть `iddata` объект только со скалярными выходными данными.
`na`	Порядок многочлена A
`nc`	Порядок процесса скользящего среднего, представляющий e (t).
`max_size`	Максимальный размер матрицы. `max_size` задает максимальный размер любой матрицы, сформированной алгоритмом оценки. Определить `max_size` как достаточно большое положительное целое число. По умолчанию: 250000

Выходные аргументы

sys

Идентифицированная полиномиальная модель.

sys является AR idpoly модель, которая инкапсулирует идентифицированную модель полинома.

Примеры

Сравните спектры для синусоид в шуме, оцененные методом IV и методом наименьших квадратов вперед-назад.

y = iddata(sin([1:500]'*1.2) + sin([1:500]'*1.5) + ...
           0.2*randn(500,1),[]);
miv = ivar(y,4);
mls = ar(y,4);
spectrum(miv,mls)

Ссылки

[1] Stoica, P., и др. Оптимальные инструментальные переменные оценки AR-параметров процесса ARMA, IEEE Trans. Autom. Контроль, том AC-30, 1985, стр. 1066-1074.

См. также

Представлен до R2006a

Документация