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時系列解析

AR、ARMA、状態空間、グレーボックス モデルなどの線形モデルと非線形モデルを同定し、スペクトル解析を実行して、モデル出力を予想することにより、時系列データを解析します。

"時系列" は 1 つ以上の測定された出力チャネルが含まれますが、測定された入力は含まれないデータです。時系列モデルは信号モデルとも呼ばれ、与えられた信号または時系列データを適合するように同定される動的システムです。時系列は多変数にすることができ、それにより多変量モデルになります。時系列モデルは System Identification アプリまたはコマンド ラインで同定できます。System Identification Toolbox™ により、4 種類の一般的な時系列モデルの作成と推定が可能になります。

  • 線形パラメトリック モデル — 自己回帰モデルや状態空間モデルなど、構造体内のパラメーターを推定する。

  • 周波数応答モデル — スペクトル解析を使用してスペクトル モデルを推定する。

  • 非線形 ARX モデル — 非線形 ARX 構造体内のパラメーターを推定する。

  • グレーボックス モデル — システム ダイナミクスを表す常微分方程式または差分方程式の係数を推定する。

パラメトリック時系列モデルの同定には、周波数領域信号を処理できる ARX モデルを除いて、等間隔にサンプリングされた時間領域データが必要です。スペクトル解析アルゴリズムは時間領域データと周波数領域データをサポートします。データは 1 つ以上の出力チャネルをもつことができ、入力チャネルをもつことはできません。時系列モデルの詳細については、時系列モデルとはを参照してください。

同定されたモデルを使用して、コマンド ラインやアプリ、あるいは Simulink® でモデルの出力を予測することができます。コマンド ラインで、測定されたデータの時間範囲を超えてモデルの出力を予想することもできます。

関数

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arスカラー時系列の AR モデルまたは ARI モデルを同定する際のパラメーターの推定
arOptionsar のオプション セット
arxARX、ARIX、AR、または ARI モデルのパラメーターの推定
armax時間領域データを使用して ARMAX、ARIMAX、ARMA、または ARIMA モデルのパラメーターを推定する
ivarAR model estimation using instrumental variable method
ssest時間領域または周波数領域のデータを使用して状態空間モデルを推定する
n4sid時間領域または周波数領域のデータを使用した部分空間法による状態空間モデルの推定
spaスペクトル解析を使用した固定の周波数分解能による周波数応答の推定
spafdrEstimate frequency response and spectrum using spectral analysis with frequency-dependent resolution
etfe経験的な伝達関数とピリオドグラムの推定
nlarxEstimate parameters of nonlinear ARX model
greyestEstimate ODE parameters of linear grey-box model
nlgreyestEstimate nonlinear grey-box model parameters
idpolyPolynomial model with identifiable parameters
idss同定可能なパラメーターをもつ状態空間モデル
idfrd周波数応答データまたはモデル
idnlarxNonlinear ARX model
idgreyLinear ODE (grey-box model) with identifiable parameters
idnlgreyNonlinear grey-box model
spectrum時系列モデルの出力パワー スペクトルまたは線形入出力モデルの外乱スペクトルをプロットするか返す
forecast同定されたモデルの出力を予想する
predict同定されたモデルの K ステップ先の出力の予測

トピック

時系列モデルについて

  • 時系列モデルとは
    時系列モデルは信号モデルとも呼ばれ、出力チャネルのみで入力チャネルがないデータを適合するように同定される動的システムです。
  • 時系列モデルの解析
    時系列モデルの解析方法を学習する。

モデルの推定

モデル出力の予想