matlab工具箱中提供了现成的函数实现AR模型功率谱计算。参考[1],我们将内容摘录如下: AR模型的谱估计是现代谱估计的主要内容。 1.AR模型的Yule—Walker方程和Levinson-Durbin递推算法:在MATLAB中,函数levinson和aryule都采用Levinson-Durbin递推算法来求解AR模型的参数a1,a2,……,ap及白噪声序列的方差,只是两者的输入...
基于你提供的信息,我将为你提供Matlab中实现AR(自回归)模型的代码,并解释其工作原理。以下是详细步骤和代码: 1. AR模型简介 自回归模型(Autoregressive Model,简称AR模型)是一种时间序列分析方法,它使用历史数据的线性组合来预测未来的数据点。AR模型的基本形式是: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+⋯+ϕpyt−...
对平稳随机信号,三种常用的线性模型分别是 AR 模型(自回归模型 Auto-regression model),MA 模型(滑动平均模型 Moving average model)和 ARMA 模型(自回归滑移平均模型 Auto-regression-Moving average model)。这里主要介绍AR模型及其MATLAB实现。 AR 模型 随机信号x(n) 由本身的若干次过去值x(n-k)和当前的激励值...
For multiple-output ARX models, enter the model orders directly, as described in Polynomial Sizes and Orders of Multi-Output Polynomial Models. Alternatively, enter the name of the matrix NA in the MATLAB Workspace browser that stores model orders, which is Ny-by-Ny. To enter model orders and...
自回归模型(Autoregressive Model)是用自身做回归变量的过程,即利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型,它是时间序列中的一种常见形式。 2 AR模型的状态空间形式(AR-Process in State Space Form) AR模型可以写成状态空间模型的形式,令: ...
附录MATLAB代码 (1) %AR model order clc;clear; addpath(genpath(pwd),1); data = load( 'Case2Damage0_1_0.01_0.001_40_10_150_123_1.mat' ); dofy = [2,4,6,8,10,12,14,16]; x = zscore(data.acc(:,dofy)); order = [10:10:130]; for i = 1:length(order) for j =1:size...
附录MATLAB 代码 (1) % AR model order clc;clear; addpath(genpath(pwd),1); data = load('Case2Damage0_1_0.01_0.001_40_10_150_123_1.mat'); dofy = [2,4,6,8,10,12,14,16]; x = zscore(data.acc(:,dofy)); order = [10:10:130]; fori = 1:length(order) forj =1:size(x...
1.AR模型的Yule—Walker方程和Levinson-Durbin递推算法:在MATLAB中,函数levinson和aryule都采用Levinson-Durbin递推算法来求解AR模型的参数a1,a2,……,ap及白噪声序列的方差,只是两者的输入参数不同,它们的格式为: A=LEVINSON(R,ORDER) A=ARYULE(x,ORDER) ...
AR Model Copy Code Copy Command Estimate an AR model and compare its response with the measured output. Load the data, which contains the time series tt9 with noise. Get load sdata9 tt9 Estimate a fourth-order AR model. Get sys = ar(tt9,4) sys = Discrete-time AR model: A(z)...
自回归模型(Autoregressive Model)是用自身做回归变量的过程,即利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型,它是时间序列中的一种常见形式。 2 AR模型的状态空间形式(AR-Process in State Space Form) AR模型可以写成状态空间模型的形式,令: ...