使用MATLAB的AR模型

Question

我使用以下来自MATLAB文档的代码来估算ARMA模型的参数：

  

y = sin([1:300]') + 0.5 * randn(300, 1);
  y = iddata(y);
  mb = ar(y, 4, 'burg');
  

此时，如果我输入mb，我得到的是：

  

离散时间IDPOLY模型：
  A（q）y（t）= e（t）
  A（q）= 1 - 0.2764 q ^ -1 + 0.2069 q ^ -2 + 0.4804 q ^ -3 + 0.1424 q ^ -4
  使用来自数据集y
的AR（'burg'/'now'）估计   损失函数0.314965和FPE 0.323364
  采样间隔：1

如何使用我获得的变量mb生成具有这些系数的样本？
mb看起来不像矢量 特别是，我如何处理缺失的数据？

Answer 1

使用：sim(mb,input)

有关sim以及here的更多信息：

  

模拟线性模型。

     

语法

     

y = sim（m，ue）

     

[y，ysd] = sim（m，ue，init）

     

<强>描述

     

m 是一个任意的idmodel对象。

     

ue 是一个iddata对象，仅包含输入。输入数量   ue中的通道必须等于输入的数量   模型m，或等于输入和噪声源的总和   （=输出数量）。在后一种情况下，ue的最后输入是   被视为噪声源和噪声破坏模拟   获得。噪音根据酒店的规模进行调整   m.NoiseVariance in m，所以为了获得正确的噪音水平   根据模型，噪声输入应为白噪声   零均值和单位协方差矩阵。如果没有噪音源   包含在ue中，可以获得无噪声模拟。