使用 MATLAB 的 AR 模型

Question

我正在使用 MATLAB 文档中的以下代码来估计 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') 进行估计
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 来生成具有这些系数的样本？
mb 看起来不像向量。
特别是，我该如何处理丢失的数据？

Answer 1

使用：sim(mb,input)

更多关于sim和here的信息：

模拟线性模型。

语法

y = sim(m,ue)

[y, ysd] = sim(m,ue,init)

说明

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 中的通道数必须等于 模型 m，或等于输入和噪声源数量之和 （= 输出数量）。在后一种情况下，ue 中的最后一个输入是 被视为噪声源和噪声损坏的模拟是 获得。噪音根据属性进行缩放 m.NoiseVariance in m，所以为了得到合适的噪声级 根据模型，噪声输入应该是白噪声 零均值和单位协方差矩阵。如果没有噪声源 包含在ue中，得到无噪声仿真。