ドキュメンテーション

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パラメトリック モデリング

バーグおよびユール・ウォーカー自己回帰モデル、Prony 法

信号の AR パラメーターを推定します。周波数応答データから始め、伝達関数を推定します。

関数

arburg自己回帰全極モデルパラメーター — バーグ法
arcov自己回帰全極モデル パラメーター — 共分散法
armcov自己回帰全極モデル パラメーター — 修正共分散法
aryule自己回帰全極モデル パラメーター — ユール・ウォーカー法
invfreqs周波数応答データからの連続時間フィルター パラメーターの同定
invfreqz周波数応答データからの離散時間フィルター パラメーターの同定
prony Prony 法によるフィルター設計
stmcbスティグリッツ・マクブライド反復法を使用した線形モデルの計算

トピック

線形予測と自己回帰モデリング

線形フィルターのパラメーターを確定するため、2 つの方法 (自己回帰モデリングと線形予測) を比較します。

偏自己相関列による AR 次数選択

偏自己相関列を使用して自己回帰モデルの次数を評価します。

パラメトリック モデリング

信号、システム、または変動過程を記述する数学モデルに関するパラメーターを求める手法を学習します。