主要内容

cra

估计使用prewhitened-based相关分析脉冲响应

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语法

ir = cra(数据)
(红外、R、cl) = cra(数据,M, na,情节)

描述

红外= cra (数据)估计脉冲响应的时域数据,数据。

(红外,R,cl)= cra (数据,米,na,情节)估计相关/协方差信息,R脉冲响应,置信水平为99%,cl。

的cra输入命令首先计算一个自回归模型u作为 一个 ( 问 ) u ( t ) = e ( t ) ,在那里e噪声是不相关的(白色),问是让使用者操作符,一个(问)是一个多项式的秩序na。然后命令过滤器u和输出数据y与一个(问)获取prewhitened数据。命令然后计算阴谋prewhitened的协方差函数y和u以及它们之间的互相关函数。积极的滞后变量的值对应于一个影响u以后的值y。换句话说,显著相关性对消极落后的反馈y来u的数据。这相关函数的适当扩展版本也估计系统的脉冲响应。这也是策划以及99%置信水平。输出参数红外这是脉冲响应估计,第一项对应于零延迟。(负落后被排除在外红外)。在情节,脉冲响应比例,对应于一个脉冲身高1/T和持续时间T,在那里T是样本数据的时间。

输入参数

数据

输入-输出数据。

指定数据作为一个iddata只包含时域数据的对象。

数据应该包含的数据输入,对于实验。对于多变量的情况,适用cra两个信号,或使用冲动。

米

数量的滞后协方差/关联函数计算。

米指定数量的滞后协方差/关联函数计算。这些都是来自- m来米,这样的长度R是2 m + 1。脉冲响应计算0来米。

默认值:20.

na

AR模型的输入的顺序安装。

prewhitening, AR模型的输入是安装顺序na。

使用na = 0获得原始数据序列的协方差和相关功能。

默认值:10

情节

显示控制。

情节指定为一个整数:

  • 0 -不显示的情节。

  • 1 -图估计脉冲响应与99%的置信区域。

  • 2 -土地所有的协方差函数。

默认值:1

输出参数

红外

估计脉冲响应。

第一项的红外对应于零延迟。(负落后被排除在外红外)。

R

协方差/关联信息。

  • 第一列的R包含滞后指标。

  • 第二列包含(可能过滤)的协方差函数输出。

  • 第三列包含(可能prewhitened)的协方差函数的输入。

  • 第四列包含相关函数。故事情节可以被显示cra(右)。

cl

99%的显著性水平脉冲响应。

例子

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打开脚本

比较二阶ARX模型的脉冲响应与获得的相关分析。

负载iddata1z = z1;ir = cra (z);m = arx (z, [2 2 1]);小鬼=[1;0(20日1)];irth = sim (m, imp);次要情节(211)情节([红外irth])标题(的脉冲响应)次要情节(212)情节([cumsum (ir), cumsum (irth)])标题(“一步反应”)

选择

通常一个更好的选择cra是冲动,使用高阶冷杉模型来估计脉冲响应。

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

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