matlab中modelFun
时间: 2024-09-23 13:01:06 浏览: 60
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:
```matlab
% 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。
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。
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