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模拟状态和时间不变状态空间模型的观察
此示例显示如何模拟状态和观察已知的时间不变状态空间模型。
假设潜在的进程是AR（1）模型。状态方程是
在哪里 高斯是否具有平均0和标准偏差1。
生成一个随机系列100个观察结果 ，假设系列从1.5开始。
t = 100;ARMDL = ARIMA（'AR'，0.5，'不变'，0，'方差'，1）;x0 = 1.5;RNG（1）;重复性的％x =模拟（armdl，t，'y0'，x0）;
进一步假设潜在的过程受到附加测量误差。观察方程是
在哪里 高斯是平均0和标准偏差0.75。潜在过程和观察方程在一起构成了一种状态空间模型。
使用随机潜行状态进程（X）和观察方程产生观察。
y = x + 0.75 * randn（t，1）;
指定四个系数矩阵。
a = 0.5;B = 1;c = 1;d = 0.75;
使用系数矩阵指定状态空间模型。
MDL = SSM（A，B，C，D）
MDL =状态空间模型类型：SSM状态矢量长度：1观察矢量长度：1个状态干扰矢量长度：1观察创新矢量长度：1个模型支持的样本大小：无限状态变量：X1，X2，...国家干扰金宝app：U1，U2，...观察系列：Y1，Y2，...观察创新：E1，E2，...状态等式：X1（T）=（0.50）X1（T-1）+ U1（T）观察方程：Y1（t）= x1（t）+（0.75）e1（t）初始状态分布：初始状态意味着x1 0初始状态协方差矩阵x1 x1 1.33状态类型x1固定
MDL.是一个SSM.模型。验证使用命令窗口中的显示是否正确指定了模型。该软件infers状态过程是静止的。随后，软件将初始状态均值和协方差设置为AR（1）模型的静止分布的平均值和方差。
模拟每个状态和观察的一条路径。指定路径跨度100次。
[Simy，SIMX] =模拟（MDL，100）;
西娅是一个100×1矢量的模拟响应矢量。SIMX.是一个100×1矢量的模拟状态。
用模拟状态绘制真正的状态值。此外，将观察到的响应绘制了模拟响应。
图形子图（2,1,1）绘图（1：T，x，'-k'，1：t，simx，'：R'那'行宽'，2）标题（{'真正的状态值和模拟状态'}）xlabel（'时期'）ylabel（'状态'） 传奇（{'真正的州价值'那'模拟状态值'}）子图（2,1,2）绘图（1：T，Y，'-k'，1：t，simy，'：R'那'行宽'，2）标题（{“观察到的回应和模拟响应”}）xlabel（'时期'）ylabel（'回复'） 传奇（{“观察到的回复”那'模拟响应'}）
默认，模拟模拟每个状态的一条路径和状态空间模型的观察。进行蒙特卡罗研究，指定模拟大量路径。
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