matlab绘制时间序列arx

在MATLAB中，ARX（AutoRegressive eXogenous）模型是一种用于模拟和分析时间序列数据的统计模型，它假设系统的输出只依赖于当前输入和过去的输出，以及一个外生输入序列。绘制ARX模型的时间序列通常需要几个步骤：

1. **生成数据**：首先，你需要有一个输入序列u(t)和输出序列y(t)的数据集。如果你没有实际数据，可以用MATLAB内置函数如`rss`生成随机信号。

2. **建立ARX模型**：使用`arx`函数估计模型，例如：

   data = iddata(y,u,0,'Name','SimulatedData'); % 假设y和u已经是时间序列数据
   p = 2; % 预测阶数
   a = arx(data,p);

3. **仿真模型**：用`sim`函数仿真预测输出：

   simOut = sim(a, u(1:end-p+1:end)); % 使用前p个输入数据点

4. **绘制结果**：
- 用`plot`绘制原始数据和模型预测的结果，如：

     plot(data.Time,y,'b',data.Time,simOut,'r');
     legend('Original Output','Predicted Output');

- 可能还需要用` impulse`, `step`, 或 `bode` 函数查看模型的动态响应特性。

5. **模型评估**：使用`compare`或`residuals`检查模型性能。