最初の前処理ステップとして平均値を削除します。秒ですが、工程の時定数はそれよりはるかに遅い可能性があります。出力では、むしろ高い周波数が検出される可能性があります。これを確認するために、最初に入力と出力のスペクトルを計算します。ラジアン/秒以上で非常に小さい相対エネルギーをもつのに対し、出力はその周波数以上で相対的に大きな値を含むことに注目してください。したがって、モデル作成にとって問題を引き起こす可能性がある高周波数外乱があります。入力から出力までの潜在的フィードバックおよび遅延について洞察を得るために、データの一部を使用してインパルス応答を計算します。(信頼区間外での最初の重要な応答値)。負の時間ラグにとってもインパルス応答は重要です。使って明示的に計算できます。使って求めることができます。100したがって、データ内にフィードバックが存在することはほぼ確実です。予備テストとしてスペクトル解析推定値を計算します。on特に、高周波数での動作は非常に不確実です。ラジアン/秒より低く抑えるのが賢明でしょう。モデルを計算し、検証データを使ってそのモデルをシミュレートすることで、適切なダイナミクスを導き出せるかどうか簡単にチェックしてみましょう。秒であることがわかっています。12]);compare(zv,m1);シミュレーション結果の詳細:compare(zv,m1,inf,'Samples',101:200)出力の高周波数成分の処理には明らかに問題があります。zd(501:size(zd,'N'));間引かれたデータに適した構造を見つけましょう。最初にインパルス応答を計算します。秒の遅延なので、これは前述の現象と一貫しています)。今度は既定のモデルを推定してみましょう。次数は推定器によって自動的に選択されます。次モデルを選択しました。これは間引きされていないデータ用のモデルより適切なモデルであるように見えます。ここで、どのようなモデル構造と次数を使用できるかを体系的に評価しましょう。最初に遅延を調べます。サンプルの遅延も提示しています。近傍に固定し、この遅延の周りでいくつかの異なる次数をテストすることにします。selstruc(V))。次数を使ったモデルを計算してチェックしてみましょう。同じで、データを適合しますが低い次数を使用します。残差をテストしてみましょう。resid(zdv,m2);残差は信頼区間領域内にあり、主要なダイナミクスがモデルによって再現されたことを示しています。この極-零点図は何を意味しているのでしょうか。-1.1898,1.3778,-1.5112,1.5688])極-零点プロットは、複数のペアで極-零点相殺が生じていることを示しています。これは、それらの位置が信頼領域内で重なっているためです。これは、次数が低いモデルの方が適していることを示しています。モデルを試してください。シミュレーションを検証データと比較した結果は次のとおりです。つのモデルは比較可能な結果を提示しています。ステップ先を予測する機能を比較できます。compare(zdv,Mdefault,m2,m3,5)これらのプロットが示すように、モデル次数の低次元化は、将来値を予測するモデルの有効性を大きく低下させることはありません。製品の情報ページを参照してください。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。