Набор опций для arx
opt = arxOptions
opt = arxOptions(Name,Value)
opt = arxOptionsarx.
opt = arxOptions(Name,Value)Name,Value аргументы в виде пар.
Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.
'InitialCondition' - Обработка начальных условий'auto' (по умолчанию) | 'zero' | 'estimate'Обработка начальных условий во время оценки с использованием данных частотного диапазона, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'InitialCondition' и одно из следующих значений:
'zero' - Начальные условия равны нулю.
'estimate' - Начальные условия рассматриваются как параметры независимой оценки.
'auto' - программное обеспечение выбирает метод для обработки начальных условий на основе данных оценки.
'Focus' - Ошибка, которая будет минимизирована'prediction' (по умолчанию) | 'simulation'Ошибка, которая будет минимизирована в функции потерь во время оценки, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Focus' и одно из следующих значений:
'prediction' - Ошибка предсказания на один шаг вперед между измеренным и предсказанным выходами минимизируется во время оценки. В результате оценка фокусируется на создании хорошей модели предиктора.
'simulation' - Ошибка симуляции между измеренным и моделируемым выходами минимизируется во время оценки. В результате оценка фокусируется на том, чтобы сделать хорошую подгонку для симуляции отклика модели с текущими входами.
The Focus опция может быть интерпретирована как фильтр взвешивания в функции потерь. Для получения дополнительной информации см. «Функция потерь» и «Метрики качества модели».
'WeightingFilter' - Взвешивающий предфильтр[] (по умолчанию) | вектор | матрица | массив ячеек | линейная системаПредварительный фильтр взвешивания, примененный к функции потерь, которая будет минимизирована во время оценки. Чтобы понять эффект WeightingFilter о функции потерь см. «Функция потерь» и «Метрики качества модели».
Задайте WeightingFilter как одно из следующих значений:
[] - Утяжеляющий предварительный фильтр не используется.
Полосы пропускания - Задайте вектор-строку или матрицу, содержащую значения частоты, которые определяют желаемые полосы пропускания. Вы выбираете полосу частот, где оптимизировано соответствие между оценочной моделью и данными оценки. Для примера, [wl,wh] где wl и wh представляют собой нижний и верхний пределы полосы пропускания. Для матрицы с несколькими строками, определяющими полосы пропускания частоты, [w1l,w1h;w2l,w2h;w3l,w3h;...]алгоритм оценки использует объединение частотных областей значений, чтобы задать полосу пропускания оценки.
Полосы пропускания выражены в rad/TimeUnit для данных во временной области и в FrequencyUnit для данных частотного диапазона, где TimeUnit и FrequencyUnit являются временными и частотными модулями данных оценки.
SISO-фильтр - Задает линейный фильтр с одним входом и одним выходом (SISO) одним из следующих способов:
Модель SISO LTI
{A,B,C,D} формат, который задает матрицы пространства состояний фильтра с тем же шагом расчета, что и данные оценки.
{numerator,denominator} формат, который задает числитель и знаменатель фильтра как передаточную функцию с тем же шагом расчета, что и данные оценки.
Эта опция вычисляет функцию взвешивания как продукт фильтра и входа спектра, чтобы оценить передаточную функцию.
Вектор взвешивания - применим только для данных частотного диапазона. Задайте вектор-столбец весов. Этот вектор должен иметь ту же длину, что и вектор частоты набора данных, Data.Frequency. Каждый входной и выходной отклик в данных умножается на соответствующий вес на этой частоте.
'EnforceStability' - Контролировать, обеспечивать ли стабильность моделиfalse (по умолчанию) | trueУправляйте, следует ли применять стабильность предполагаемой модели, заданную как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'EnforceStability' и любой из них true или false.
Эта опция недоступна для моделей с мультивыходами с недиагональным A полиномиальным массивом.
Типы данных: logical
'EstimateCovariance' - Контролировать, генерировать ли параметрические ковариационные данныеtrue (по умолчанию) | falseУправляет, генерируются ли ковариационные данные параметра, задается как true или false.
Если EstimateCovariance является true, затем используйте getcov чтобы извлечь ковариационную матрицу из предполагаемой модели.
'Display' - Укажите, отображать ли прогресс оценки'off' (по умолчанию) | 'on'Укажите, отображать ли прогресс оценки, заданный как одно из следующих значений:
'on' - Информация о структуре модели и результатах оценки отображаются в окне progress-viewer.
'off' - Информация о прогрессе или результатах не отображается.
'InputOffset' - Удаление смещения от входных данных во временной области во время оценки[] (по умолчанию) | вектор положительных целых чисел | матрицеУдаление смещения от входных данных во временной области во время оценки, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'InputOffset' и одно из следующих:
A вектора-столбца положительных целых чисел длины Nu, где Nu - количество входов.
[] - Отсутствие смещения.
Nu -by- Ne матрица - Для данных нескольких экспериментов задайте InputOffset как матрица Nu -by Ne. Nu - количество входов, а Ne - количество экспериментов.
Каждая запись, заданная InputOffset вычитается из соответствующих входных данных.
'OutputOffset' - Удаление смещения от выходных данных во временной области во время оценки[] (по умолчанию) | вектор | матрицаУдаление смещения из выходных данных временной области во время оценки, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'OutputOffset' и одно из следующих:
Вектор-столбец длины Ny, где Ny количество выходов.
[] - Отсутствие смещения.
Ny -by- Ne матрица - Для данных нескольких экспериментов задайте OutputOffset как матрица Ny -by Ne. Ny - количество выходов, а Ne - количество экспериментов.
Каждая запись, заданная OutputOffset вычитается из соответствующих выходных данных.
'OutputWeight' - Вес ошибок предсказания в многозначной оценке[] (по умолчанию) | положительная полуопределенная, симметричная матрицаВес ошибок предсказания в многозначной оценке, заданный как одно из следующих значений:
Положительная полуопределённая, симметричная матрица (W). Программа минимизирует трассировку взвешенной матрицы ошибок предсказания trace(E'*E*W/N) где:
E - матрица ошибок предсказания с одним столбцом для каждого выхода и W - положительная полуопределенная, симметричная матрица размера, равная количеству выходов. Использование W для определения относительной важности выходов в нескольких-выходных моделях или надежности соответствующих данных.
N количество выборок данных.
[] - Взвешивание не используется. Определение как [] то же, что и eye(Ny), где Ny - количество выходов.
Эта опция актуальна только для мультивыходов.
'Regularization' - Опции для регулярной оценки параметров модели[] (по умолчанию) | положительная полуопределенная, симметричная матрицаОпции для регулярной оценки параметров модели, заданные как структура со следующими полями:
Lambda - Константа, которая определяет смещение от компромисса отклонений.
Задайте положительную скалярную величину, чтобы добавить срок регуляризации к оценочной стоимости.
Это значение , равное нулю не подразумевает никакой регуляризации.
По умолчанию: 0
R - Матрица взвешивания.
Задайте положительную скалярную величину или положительно определенную матрицу. Длина матрицы должна быть равна количеству 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 Lambda и R.
Для получения дополнительной информации о регуляризации см. «Регуляризованные оценки параметров модели».
'Advanced' - Дополнительные расширенные опцииДополнительные дополнительные опции, заданные как структура со следующими полями:
MaxSize - Задает максимальное количество элементов в сегменте, когда входно-выходные данные разделены на сегменты.
MaxSize должно быть положительным целым числом.
По умолчанию: 250000
StabilityThreshold - Задает пороги для тестов устойчивости.
StabilityThreshold - структура со следующими полями:
s - Определяет местоположение крайнего правого полюса для проверки устойчивости моделей в непрерывном времени. Модель считается стабильной, когда ее самый правый полюс находится слева от s.
По умолчанию: 0
z - Задает максимальное расстояние между всеми полюсами от источника до устойчивости тестирования моделей в дискретном времени. Модель считается стабильной, если все полюсы находятся в пределах расстояния z от источника.
По умолчанию: 1+sqrt(eps)
opt - Набор опций для arxarxOptions набор опцийНабор опций для arx, возвращается как arxOptions набор опций.
opt = arxOptions;
Создайте набор опций для arx использование нулевых начальных условий для оценки. Задайте Display на 'on'.
opt = arxOptions('InitialCondition','zero','Display','on');
Кроме того, используйте запись через точку, чтобы задать значения opt.
opt = arxOptions; opt.InitialCondition = 'zero'; opt.Display = 'on';
В имена году были изменены опции анализа некоторых оценок и R2018a. Прежние имена все еще работают. Для получения дополнительной информации смотрите R2018a релиза примечание Переименование оценки и Опции анализа.
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
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.