主要内容

LagOp

创建滞后算子多项式

描述

创建一个p度,维空间滞后算子多项式一个(l)=一个0+一个1l1+一个2l2+……+一个plp通过指定的系数矩阵一个0、…一个p可选地,相应的滞后。l滞后(或二次变换)操作符,ljyt=yt- - - - - -j

LagOp对象的功能使您能够使用指定的多项式。例如,您可以过滤通过多项式时间序列数据,确定是否一个是稳定的,或结合多个多项式进行多项式代数包括加法、减法、乘法和除法。

适合一个动态模型,其中包含滞后算子多项式数据,创建适当的模型对象,然后把它的数据。对于单变量模型,明白了华宇电脑估计;对于多变量模型,明白了varm估计。为进一步分析,您可以创建一个LagOp对象从产生的估计系数。

创建

描述

例子

一个= LagOp (系数)创建一个滞后算子多项式一个与系数系数,并设置系数财产。

例子

一个= LagOp (系数,名称,值)使用一个或多个指定附加选项名称-值对参数。例如,LagOp(系数,“滞后”,[0 4 8],“宽容”,1平台以及)同事滞后系数0,4,8,并设置滞后包容宽容1平台以及

输入参数

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滞后算子多项式系数,指定为一个数值向量,——- - - - - -广场数字矩阵,或细胞向量——- - - - - -广场数字矩阵。

价值 返回的多项式LagOp
数值向量的长度p+ 1 一个p度,一维滞后算子多项式系数(j)滞后系数j- 1
——- - - - - -广场数字矩阵 0度,- d滞后算子多项式,系数一个0,滞后系数0
长度p+ 1细胞向量——- - - - - -广场数字矩阵 一个p- d滞后算子多项式,系数(j)的系数矩阵是滞后j- 1

例子:LagOp (1:3)创建一个多项式一个(l)= 1 + 2l1+ 3l2

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔条名称,值参数。的名字参数名称和吗价值相应的价值。的名字必须出现在引号。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家

例子:8“滞后”,[4],“宽容”,1平台以及同事滞后系数48,并设置系数大小宽容1平台以及

落后与多项式系数,指定为逗号分隔组成的“滞后”和一个向量的独一无二的,非负整数。滞后必须有numcoeff元素,numcoeff是下列之一:

  • 如果系数是一个数字或单元向量,numcoeff=元素个数(系数)。滞后系数滞后(j)系数(j)

  • 如果系数是一个矩阵,numcoeff=1

例子:“滞后”,[0 4 8 12]

滞后包容宽容,指定为逗号分隔组成的“宽容”和一个非负数字标量。

c元素的系数j最大的大小。如果c宽容,LagOp删除系数j从多项式。因此,MATLAB®执行以下操作:

  • 从向量中删除相应的滞后滞后财产。

  • 替换相应的系数阵的系数财产与0 ()

  • 如果一个多项式消除滞后是最后的滞后,MATLAB的程度降低了多项式的次数第二大滞后出现在多项式。例如,如果MATLAB消除滞后3和4的4阶多项式,因为他们的系数大小如下所示宽容,得到的多项式有一定程度的2。

例子:“宽容”,1平台以及

属性

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滞后算子多项式系数,指定为一个lag-indexed数值标量或单元阵列——- - - - - -矩阵。系数{j}滞后系数j的整数j0。例如,A.Coefficients {0}存储0滞后系数一个

滞后属性存储非零系数的指数系数

这个属性是只读的。

多项式的学位p指定为一个非负数字标量。学位=马克斯(滞后)最大的滞后与非零系数有关。

数据类型:

这个属性是只读的。

多项式的维度,指定为一个积极的数字标量。您可以应用多项式一个只有一个- d时间序列变量。

数据类型:

这个属性是只读的。

多项式与非零系数相关的滞后,指定为一个lag-indexed向量的非负整数。

工作的价值滞后,将它转换成一个标准的MATLAB向量通过输入下面的代码。

滞后= A.Lags;

数据类型:

对象的功能

过滤器 应用滞后算子多项式时间序列进行过滤
isEqLagOp 确定两个LagOp对象是相同的数学多项式
isNonZero 发现滞后与非零系数有关LagOp对象
趋于稳定 确定滞后算子多项式的稳定
- 滞后算子多项式减法
mldivide 滞后算子多项式除法
mrdivide 滞后算子多项式正确的部门
mtimes 滞后算子多项式乘法
+ 滞后算子多项式加法
反映 反映滞后算子多项式系数在滞后零
toCellArray 转换滞后算子多项式对象单元阵列

例子

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创建一个LagOp对象代表了滞后算子多项式

一个 ( l ) = 1 - - - - - - 0 6 l + 0 0 8 l 2

一个= LagOp (-0.6 - 0.08 [1])
=一维滞后算子多项式:- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -系数:-0.6 - 0.08[1]滞后:[0 1 2)学位:2维:1

显示滞后系数0。

a0 = A.Coefficients {0}
a0 = 1

非零系数分配给第三个滞后:

一个。系数{3}= 0.5
=一维滞后算子多项式:- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -系数:[1 -0.6 0.08 0.5]滞后:[0 1 2 3]学位:3维:1

多项式程度增加3

创建一个LagOp对象代表了滞后算子多项式

一个 ( l ) = 1 + 0 2 5 l 4 + 0 1 l 8 + 0 0 5 l 1 2

nonzeroCoeffs = [1 0.25 0.1 0.05];滞后= [0 4 8 12];= LagOp (nonzeroCoeffs“滞后”滞后)
=一维滞后算子多项式:- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -系数:[1 0.25 0.1 0.05]滞后:[0 4 8 12]学位:12维度:1

提取从滞后算子多项式系数,并显示所有系数从落后0到12。

allCoeffs = toCellArray(一个);%提取系数allCoeffs = cell2mat (allCoeffs ');allLags = 0: A.Degree;%准备显示滞后表(allCoeffs,“RowNames”,“滞后”+字符串(allLags))
ans =13×1表allCoeffs _____落后0 1滞后1 0落后2 0落后3 0落后4 0.25滞后5 0落后6 0落后7 0落后8 0.1滞后9 0落后10 0落后11 0落后12 0.05

创建一个LagOp对象代表了滞后算子多项式

一个 ( l ) = ( 0 5 0 0 0 1 0 0 0 - - - - - - 0 5 ] + ( 1 0 2 5 0 1 - - - - - - 0 5 1 - - - - - - 0 5 0 1 5 - - - - - - 0 2 1 ] l 4

Phi0 = (0.5 0 0;0 1 0;0 0 -0.5];Phi4 = [1 0.25 - 0.1;-0.5 - 1 -0.5;0.15 - -0.2 1);φ= {Phi0 Phi4};滞后= [0 4];一个= LagOp(φ,“滞后”滞后)
= 3 d滞后算子多项式:- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -系数:[Lag-Indexed单元阵列2非零系数)滞后:[0 4]学位:4维度:3

创造多元滞后算子多项式

创建2 d, 3阶滞后算子多项式

一个 ( l ) = ( 1 0 0 1 ] + ( 0 5 0 2 5 - - - - - - 0 1 0 4 ] l + ( 0 0 5 0 0 2 5 - - - - - - 0 0 1 0 0 4 ] l 3

m = 2;A0 =眼(m);A1 = [0.5 - 0.25;-0.1 - 0.4);A3 = 0.1 * A1;多项式系数= {A0 A1 A3};滞后= [0 1 3];一个= LagOp(多项式系数,“滞后”滞后)
= 2 d滞后算子多项式:- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -系数:[Lag-Indexed单元阵列与3非零系数)滞后:(0 1 3)学位:3维度:2

确定多项式稳定性

滞后算子多项式是稳定的,如果其特征多项式的所有特征值的大小是小于1的。

确定多项式是稳定的,并返回其特征多项式的特征值。

(tf,测评)=趋于稳定(A)
tf =逻辑1
测评=6×1复杂我-0.5820 + 0.1330 -0.5820 - 0.1330 0.0821 0.0821 - 0.2824 + 0.2824我0.0499 + 0.2655我0.0499 - 0.2655

逆多项式

计算的逆 一个 ( l ) 通过正确的划分2×2的单位矩阵 一个 ( l )

Ainv = mrdivide(眼睛(A.Dimension))
Ainv = 2 d滞后算子多项式:- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -系数:[Lag-Indexed单元阵列与10个非零系数)滞后:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9)学位:9尺寸:2

Ainv是一个LagOp对象代表的倒数 一个 ( l ) 学位9滞后算子多项式。理论上,一个滞后算子多项式的逆是无限的学位,但是mrdividecoefficient-magnitude公差截断多项式。

一个 ( l ) 和它的逆矩阵。

checkinv = Ainv *
checkinv = 2 d滞后算子多项式:- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -系数:[Lag-Indexed单元阵列与4非零系数]滞后:[0 10 11 12]学位:12维度:2

因为逆计算返回截断理论逆,产品checkinv代表其余包含滞后。你可以减少mrdividecoefficient-magnitude公差来获得一个更精确的逆多项式。

过滤时间序列

产生的二维时间序列 y t = 一个 ( l ) e t = 一个 0 e t + 一个 1 e t - - - - - - 1 + 一个 2 e t - - - - - - 2 + 一个 3 e t - - - - - - 3 通过过滤100年的2 d系列随机高斯偏离标准 e t 通过多项式。

T = 100;e = randn (T, m);y =过滤器(A, e);情节(A。学位+ 1):T,y) title(“过滤系列”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象标题过滤系列包含2线类型的对象。

y是97 -,- 2矩阵代表 y t yp观察少于e因为过滤器需要第一p的观察e初始化动态系列生产的时候:y (1:4)

介绍了R2010a