matlab中modelFun

在MATLAB中，`modelfun`是一个函数工具箱，主要用于建立模型并执行模型预测。它通常用于系统识别（System Identification），这是一种数据驱动的方法，通过收集输入输出数据来估计动态系统的数学模型，如传递函数、状态空间模型等。

当你有一个物理系统或黑盒系统，并希望了解其内部结构，可以使用`meas`（测量数据）函数获取输入和输出数据，然后使用`n4sid`, `arx`, 或 `tfest` 等函数作为`modelFun`的基础，创建一个自回归滑动平均（ARX）、移动平均（MA）或传递函数（TF）模型。一旦模型建好，你可以使用`step`, `impulse`, 或 `bode` 等模拟函数对模型进行分析和验证。

例如，以下是一段简化的代码示例：

% 假设已经有了测量数据 z
data = load('your_data.mat');
z = data.inputData;
[y, t] = deconv(z, [1 0]); % 提取系统的输出信号

% 创建ARX模型
sys = n4sid(z, t); 

% 使用modelfun评估模型
response = modelfun(sys, t, z);

相关问题

matlab中nlinfit函数用法

nlinfit函数是MATLAB中用于非线性回归的函数。该函数有三个必需参数：模型函数、观测值和模型参数的初始值。其语法如下：

[beta, R, J, COVB, MSE] = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0)

其中：
- X和Y分别是观测值和实际值
- modelfun是模型函数，它应该接受参数beta和X，并返回对应的Y预测值
- beta0是模型参数的初始值
- beta是最终估计的模型参数
- R是残差向量
- J是雅可比矩阵
- COVB是参数的协方差矩阵
- MSE是平均平方误差

例如：

X = [1 2 3 4 5];
Y = [2 4 6 8 10];
modelfun = @(beta, X) beta(1) + beta(2)*X;
beta0 = [1 1];
[beta, R, J, COVB, MSE] = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0);

这样就可以使用nlinfit函数进行非线性回归了。

matlab中的nlinfit函数

nlinfit函数是MATLAB中用于非线性回归的函数。该函数有三个必需参数：模型函数、观测值和模型参数的初始值。其语法如下：

[beta, R, J, COVB, MSE] = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0)

其中：
- X和Y分别是观测值和实际值
- modelfun是模型函数，它应该接受参数beta和X，并返回对应的Y预测值
- beta0是模型参数的初始值
- beta是最终估计的模型参数
- R是残差向量
- J是雅可比矩阵
- COVB是参数的协方差矩阵
- MSE是平均平方误差

例如：

X = [1 2 3 4 5];
Y = [2 4 6 8 10];
modelfun = @(beta, X) beta(1) + beta(2)*X;
beta0 = [1 1];
[beta, R, J, COVB, MSE] = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0);

这样就可以使用nlinfit函数进行非线性回归了。