時間序列論文分析與綜合-文庫吧資料
2025-06-11 14:20本頁面
【正文】 xd=wdencmp(39。利用 gbl的壓縮信號 39。 axis([0,500,100,500])。,2,thr,sorh,keepapp)。,x,39。 %缺省值消噪或壓縮 xd=wdencmp(39。wv39。den39。)。 title(39。%固定閾值壓縮處理 subplot(222),plot(xd)。h39。db339。gbl39。 thr=35。原始信號 39。axis([0,500,100,500])。 x=leleccum(indx)。 例： load leleccum。wname39。lvd39。,N,thr,SORH) %利用 ddencmp函數返回的 thr,sorh消噪或壓縮。,x, 39。 [xc,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp(39。wname 39。gbl 39。： leveldependent的縮寫，沒一層用不同的閾值。 39。gbl 39。 perf0,perfl2：恢復和壓縮 L平方的范數百分比。 xc：發(fā)表會消噪或壓縮后的時間序列。 sorh：軟、硬閾值的選擇。：消噪時選取的小波函數。 39。 N：小波分解層數。wname 39。lvd 39。wname 39。lvd 39。wname39。)； ％ 將數據讀人到 data中 status=fclose(fid)； ％ 釋放文件句柄 武漢科技大學研究生課程論文 2 2)建立模型 在獲得所要分析的數據后可以對數據進行建模，本文主要介紹 2 個函數： th = ar(y， n)； h = ivar(y， n)； ar(y， n)函數采用最小二乘法進行模型參數的估計 ，該函數要求輸入噪聲為白噪聲，當輸入噪聲為色噪聲時，不能保證模型參數的估計值的無偏性和一致收斂性．而 ivar(y， n)則采用最優(yōu)輔助變量的方法進行參數的估計，計算得到的參數模型存放在 th中． th中的數據采用 Matlab獨有的 THETA格式模型進行定義．通過 th2arx()函數可以得到模型參數和 THETA格式的轉換． 3)模型分析 模型的分析包括模型的仿真、預測及誤差分析和譜分析． e= pe(y， th)； y1= idsim(y， th)； y1= predict(y， th)； y2=th2ff(th)； pe(y， th)用于計算模型實測值與估計值之間的誤差，誤差值存放在 e中 . idsim (y， th)對輸入的數據進行仿真，并將仿真結果存放在 y中 .dict(y， th)則針對模型的輸人數據和模型格式進行預測，并將預測值存放在 Y 中， th2f(th)可以實現求數據的頻響函數． 4)圖形輸出 Matlab提供了強大的數據輸入輸出的功能．對數據的分析結果，可以采用圖形的方式進行直觀的表示，常用的針對時間序列分析的繪圖函數有 ： Plot(x,y1,x,y2 )，在同一個圖中對分析結果進行表示． Bodeplot(e)，直接畫出波德圖． Ffplot(e)，畫頻譜圖． Nyqplot()，畫奈氏圖． 三、 Theta模型參數 Theta格式是 Matlab系統辨識工具箱中通用的參數模型格式， Theta模型的定義可以分為兩種，即基于輸入輸出表示的 Theta模型和基于狀態(tài)空間表示的 Theta模型．基于輸入輸出的 Theta模型可以對應各種輸入輸出參數模型，如 AR、 ARX、ARMA、 BJ等；基于狀態(tài)空間表示的 Theta模型則與連續(xù)或離散狀態(tài)空間參數模型對應，它們的信息都以矩陣的形式存儲，但模型信息數據的組織結構不同．在時間序列分析中，常用的是第一種數據模型，其結構可以表示為 ： 1 111()() ()( ) ( )
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