使用arxand iv4 to Estimate ARX Models

您可以使用该模型估算单输出和多输出ARX模型arxandIV4命令。For information about the algorithms, see多项式模型估计算法。

您可以使用以下一般语法来配置和估计ARX模型：

% Using ARX methodm = arx(data,[na nb nk],opt);％使用IV方法m = iv4（数据，[na nb nk]，opt）;

data是估计数据和[na nb nk]指定模型订单，如什么是多项式模型？。

第三个输入参数选择contains the options for configuring the estimation of the ARX model, such as handling of initial conditions and input offsets. You can create and configure the option set选择using thearxoptionsandIV4Options命令。这三个输入参数也可以遵循名称和值对，以指定可选模型结构属性，例如inputdelay，，，，IODelay，，，，andIntegrateNoise。

要获得离散的时间模型，请使用时间域数据（iddataobject).

有关验证模型的更多信息，请参阅估算后验证模型。

You can use佩姆orpolyest优化现有多项式模型的参数估计，如Refine Linear Parametric Models。

有关这些命令的详细信息，请参阅相应的参考页面。

使用polyestto Estimate Polynomial Models

You can estimate any polynomial model using the iterative prediction-error estimation methodpolyest。对于无知方差的高斯干扰，该方法给出了最大似然估计。结果模型被存储为idpoly模型对象。

Use the following general syntax to both configure and estimate polynomial models:

m = polyest(data,[na nb nc nd nf nk],opt,Name,Value);

在哪里datais the estimation data.na，，，，nb，，，，nc，，，，nd，，，，nfare integers that specify the model orders, andnk指定每个输入的输入延迟。有关模型订单的更多信息，请参阅什么是多项式模型？。

如果您想估计所有五个多项式的系数，一个，，，，b，，，，C，，，，d，，，，andF，您必须为每个多项式指定整数顺序。但是，如果您想指定ARMAX模型，则仅包括一个，，，，b，，，，andC多项式，您必须设置ndandnfto zero matrices of the appropriate size. For some simpler configurations, there are dedicated estimation commands such asarx，，，，Armax，，，，BJ，，，，andoe，仅通过仅使用所需订单来提供所需的模型。例如，OE（数据，[NB NF NK]，OPT）估计输出误差结构多项式模型。

除了polynomial models listed in什么是多项式模型？， 您可以使用polyestto model the ARARX structure—called the广义最小二乘模型—by settingnc = nf = 0。您也可以建模Ararmax结构 - 称扩展矩阵模型—by settingnf=0。

第三个输入参数，，，，选择，包含用于配置多项式模型估计的选项，例如处理初始条件，输入偏移和搜索算法。您可以创建和配置选项集选择using the多座命令。这三个输入参数也可以遵循名称和值对，以指定可选模型结构属性，例如inputdelay，，，，IODelay，，，，andIntegrateNoise。

For ARMAX, Box-Jenkins, and Output-Error models—which can only be estimated using the iterative prediction-error method—use theArmax，，，，BJ，，，，andoe估计命令分别。这些命令是polyest使用这些特定模型结构的简化语法，如下：

m = armax(Data,[na nb nc nk]); m = oe(Data,[nb nf nk]); m = bj(Data,[nb nc nd nf nk]);

Similar topolyest，您可以指定为输入参数的选项集使用命令配置的选项集臂章，，，，oeOptions，，，，andBjoptionsfor the estimatorsArmax，，，，oe，，，，andBJrespectively. You can also use name and value pairs to configure additional model structure attributes.

选择= oeOptions('加权窗'，[0 10]）;M = OE（数据，[NB NF NK]，OPT）;

有关验证模型的更多信息，请参阅估算后验证模型。

You can use佩姆orpolyest优化现有多项式模型（任何配置）的参数估计，如Refine Linear Parametric Models。

For more information, seepolyest，，，，佩姆andidpoly。