Создайте дискретные пороговые переходы в 0 и 2.

t = [0 2];
tt = threshold(t)

tt = 
  threshold with properties:

          Type: 'discrete'
        Levels: [0 2]
         Rates: []
    StateNames: ["1"    "2"    "3"]
     NumStates: 3

tt threshold объект. Заданные пороги разделяют пробел в 3 состояния.

Постройте пороговые переходы.

ttplot(tt);

ttplot изображает график градиента в виде графика по умолчанию. $\mathit{y}$- ось представляет значение пороговой переменной ${\mathit{z}}_{\mathit{t}}$ (в настоящее время неопределенный) и пространство состояний:

Поскольку переходы дискретны, ttplot изображает уровни в виде графика как линии — режим переключается резко когда ${\mathit{z}}_{\mathit{t}}$ пересекает пороговую переменную.

Поскольку ${\mathit{z}}_{\mathit{t}}$ isundefined, $\mathit{x}$- ось произвольна. Когда вы задаете пороговые данные о переменной при помощи Data аргумент значения имени, $\mathit{x}$- ось является демонстрационным индексом.

Это, которое показывают примеры, как создать два логистических пороговых перехода с различными уровнями перехода, и затем отобразить график градиента переходов.

Загрузите ежегодную канадскую инфляцию и набор данных процентных ставок. Извлеките уровень инфляции на основе CPI (INF_C) из таблицы и графика ряд.

load Data_Canada
INF_C = DataTable.INF_C;

plot(dates,INF_C);
axis tight

Примите следующие характеристики ряда уровня инфляции:

Создайте пороговые переходы, чтобы описать канадский уровень инфляции.

t = [2 8];      % Thresholds
r = [3.5 1.5];  % Transition rates
statenames = ["Low" "Med" "High"];
tt = threshold(t,Type="logistic",Rates=r,StateNames=statenames)

tt = 
  threshold with properties:

          Type: 'logistic'
        Levels: [2 8]
         Rates: [3.5000 1.5000]
    StateNames: ["Low"    "Med"    "High"]
     NumStates: 3

Постройте пороговые переходы; покажите градиент функции перехода между состояниями и наложите данные.

figure
ttplot(tt,Data=INF_C)

Создайте нормальные cdf пороговые переходы на уровнях 0 и 5 с уровнями 0.5 и 1.5.

t = [0 5];
r = [0.5 1.5];
tt = threshold(t,Type="normal",Rates=r)

tt = 
  threshold with properties:

          Type: 'normal'
        Levels: [0 5]
         Rates: [0.5000 1.5000]
    StateNames: ["1"    "2"    "3"]
     NumStates: 3

Чтобы сравнить поведение функций перехода, постройте их графики на том же уровне.

figure
ttplot(tt,Type="graph",Width=20)

Постройте функции перехода на их уровнях. Выполните функцию перехода по 1D сетке значений при помощи ttdata, и затем постройте результаты.

lower = tt.Levels(1) - 3/min(tt.Rates);
upper = tt.Levels(end) + 3/min(tt.Rates);
z = lower:0.1:upper;
F = ttdata(tt,z,UseZeroLevels=false);

figure
plot(z,F,LineWidth=2)
grid on
xlabel("Level")
legend(["Level 0, Rate 0.5" "Level 5, Rate 1.5"],Location="NorthWest")

Создайте сглаженные пороговые переходы для австралийца к обменному курсу доллара США, чтобы смоделировать паритет цен.

Загрузите Австралию/США. покупательная способность и набор данных процентных ставок. Извлеките журнал обменного курса EXCH из таблицы.

load Data_JAustralian
EXCH = DataTable.EXCH; 

Рассмотрите систему с двумя состояниями где:

Создайте пороговый переход, представляющий систему. Чтобы приписать больший объем смешивания далеко от порога, задайте экспоненциальную функцию перехода. Установите уровень перехода на 2,5.

tt = threshold(0,Type="exponential",Rates=2.5)

tt = 
  threshold with properties:

          Type: 'exponential'
        Levels: 0
         Rates: 2.5000
    StateNames: ["1"    "2"]
     NumStates: 2

Постройте пороговый переход с пороговыми данными.

figure
ttplot(tt,Data=EXCH);

Попытайтесь улучшить отображение путем экспериментирования с шириной полосы перехода (Width аргумент значения имени).

figure
ttplot(tt,Data=EXCH,Width=2);

Постройте функцию перехода.

figure
ttplot(tt,Type="graph");