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  • Committer: Package Import Robot
  • Author(s): Sylvestre Ledru
  • Date: 2012-08-30 14:42:38 UTC
  • mfrom: (1.4.7)
  • Revision ID: package-import@ubuntu.com-20120830144238-c1y2og7dbm7m9nig
Tags: 5.4.0-beta-3-1~exp1
* New upstream release
* Update the scirenderer dep
* Get ride of libjhdf5-java dependency

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modules/cacsd/help/ja_JP/armax.xml
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13
<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:db="http://docbook.org/ns/docbook" version="5.0-subset Scilab" xml:lang="ja" xml:id="armax">
14
 
  <refnamediv>
15
 
    <refname>armax</refname>
16
 
    <refpurpose> armax 同定</refpurpose>
17
 
  </refnamediv>
18
 
  <refsynopsisdiv>
19
 
    <title>呼び出し手順</title>
20
 
    <synopsis>[arc,la,lb,sig,resid]=armax(r,s,y,u,[b0f,prf])</synopsis>
21
 
  </refsynopsisdiv>
22
 
  <refsection>
23
 
    <title>パラメータ</title>
24
 
    <variablelist>
25
 
      <varlistentry>
26
 
        <term>y</term>
27
 
        <listitem>
28
 
          <para>出力プロセス  y(ny,n); ( ny: yの次元 , n : サンプルの大きさ)</para>
29
 
        </listitem>
30
 
      </varlistentry>
31
 
      <varlistentry>
32
 
        <term>u</term>
33
 
        <listitem>
34
 
          <para>入力プロセス   u(nu,n); ( nu: uの次元 , n : サンプルの大きさ)</para>
35
 
        </listitem>
36
 
      </varlistentry>
37
 
      <varlistentry>
38
 
        <term>r and s</term>
39
 
        <listitem>
40
 
          <para>自己回帰,次数は r &gt;=0 , s &gt;=-1</para>
41
 
        </listitem>
42
 
      </varlistentry>
43
 
      <varlistentry>
44
 
        <term>b0f</term>
45
 
        <listitem>
46
 
          <para>オプションのパラメータ. 
47
 
            デフォルト値は0で,係数b0を同定する必要があることを意味します.
48
 
            bof=1の場合,b0は0であると仮定され,同定されません.
49
 
          </para>
50
 
        </listitem>
51
 
      </varlistentry>
52
 
      <varlistentry>
53
 
        <term>prf</term>
54
 
        <listitem>
55
 
          <para>表示を制御するオプションのパラメータ. prf =1 (デフォルト値)の場合, 
56
 
            Arma同定の過程が表示されます.
57
 
          </para>
58
 
        </listitem>
59
 
      </varlistentry>
60
 
      <varlistentry>
61
 
        <term>arc</term>
62
 
        <listitem>
63
 
          <para>Scilab arma オブジェクト (armac参照)</para>
64
 
        </listitem>
65
 
      </varlistentry>
66
 
      <varlistentry>
67
 
        <term>la</term>
68
 
        <listitem>
69
 
          <para>list(a,a+eta,a-eta) ( la は a の次元1) です; ただし,
70
 
            eta は標準偏差の推定値です.
71
 
            a=[Id,a1,a2,...,ar],ただし,各aiは大きさ(ny,ny)の行列です.
72
 
          </para>
73
 
        </listitem>
74
 
      </varlistentry>
75
 
      <varlistentry>
76
 
        <term>lb</term>
77
 
        <listitem>
78
 
          <para>list(b,b+etb,b-etb) (lb はbの次元1) です; ただし,
79
 
            etb は標準偏差の推定値です.
80
 
            b=[b0,.....,b_s] ただし,各biは大きさ(nu,nu)の行列です.
81
 
          </para>
82
 
        </listitem>
83
 
      </varlistentry>
84
 
      <varlistentry>
85
 
        <term>sig</term>
86
 
        <listitem>
87
 
          <para>ノイズの標準偏差の推定値で, resid=[ sig*e(t0),....] です.</para>
88
 
        </listitem>
89
 
      </varlistentry>
90
 
    </variablelist>
91
 
  </refsection>
92
 
  <refsection>
93
 
    <title>説明</title>
94
 
    <para>
95
 
      armax はn次元ARXプロセスの係数を同定するために使用されます.
96
 
    </para>
97
 
    <programlisting role=""><![CDATA[ 
 
14
    <refnamediv>
 
15
        <refname>armax</refname>
 
16
        <refpurpose> armax 同定</refpurpose>
 
17
    </refnamediv>
 
18
    <refsynopsisdiv>
 
19
        <title>呼び出し手順</title>
 
20
        <synopsis>[arc,la,lb,sig,resid]=armax(r,s,y,u,[b0f,prf])</synopsis>
 
21
    </refsynopsisdiv>
 
22
    <refsection>
 
23
        <title>パラメータ</title>
 
24
        <variablelist>
 
25
            <varlistentry>
 
26
                <term>y</term>
 
27
                <listitem>
 
28
                    <para>出力プロセス  y(ny,n); ( ny: yの次元 , n : サンプルの大きさ)</para>
 
29
                </listitem>
 
30
            </varlistentry>
 
31
            <varlistentry>
 
32
                <term>u</term>
 
33
                <listitem>
 
34
                    <para>入力プロセス   u(nu,n); ( nu: uの次元 , n : サンプルの大きさ)</para>
 
35
                </listitem>
 
36
            </varlistentry>
 
37
            <varlistentry>
 
38
                <term>r and s</term>
 
39
                <listitem>
 
40
                    <para>自己回帰,次数は r &gt;=0 , s &gt;=-1</para>
 
41
                </listitem>
 
42
            </varlistentry>
 
43
            <varlistentry>
 
44
                <term>b0f</term>
 
45
                <listitem>
 
46
                    <para>オプションのパラメータ. 
 
47
                        デフォルト値は0で,係数b0を同定する必要があることを意味します.
 
48
                        bof=1の場合,b0は0であると仮定され,同定されません.
 
49
                    </para>
 
50
                </listitem>
 
51
            </varlistentry>
 
52
            <varlistentry>
 
53
                <term>prf</term>
 
54
                <listitem>
 
55
                    <para>表示を制御するオプションのパラメータ. prf =1 (デフォルト値)の場合, 
 
56
                        Arma同定の過程が表示されます.
 
57
                    </para>
 
58
                </listitem>
 
59
            </varlistentry>
 
60
            <varlistentry>
 
61
                <term>arc</term>
 
62
                <listitem>
 
63
                    <para>Scilab arma オブジェクト (armac参照)</para>
 
64
                </listitem>
 
65
            </varlistentry>
 
66
            <varlistentry>
 
67
                <term>la</term>
 
68
                <listitem>
 
69
                    <para>list(a,a+eta,a-eta) ( la は a の次元1) です; ただし,
 
70
                        eta は標準偏差の推定値です.
 
71
                        a=[Id,a1,a2,...,ar],ただし,各aiは大きさ(ny,ny)の行列です.
 
72
                    </para>
 
73
                </listitem>
 
74
            </varlistentry>
 
75
            <varlistentry>
 
76
                <term>lb</term>
 
77
                <listitem>
 
78
                    <para>list(b,b+etb,b-etb) (lb はbの次元1) です; ただし,
 
79
                        etb は標準偏差の推定値です.
 
80
                        b=[b0,.....,b_s] ただし,各biは大きさ(nu,nu)の行列です.
 
81
                    </para>
 
82
                </listitem>
 
83
            </varlistentry>
 
84
            <varlistentry>
 
85
                <term>sig</term>
 
86
                <listitem>
 
87
                    <para>ノイズの標準偏差の推定値で, resid=[ sig*e(t0),....] です.</para>
 
88
                </listitem>
 
89
            </varlistentry>
 
90
        </variablelist>
 
91
    </refsection>
 
92
    <refsection>
 
93
        <title>説明</title>
 
94
        <para>
 
95
            armax はn次元ARXプロセスの係数を同定するために使用されます.
 
96
        </para>
 
97
        <programlisting role=""><![CDATA[ 
98
98
A(z^-1)y= B(z^-1)u + sig*e(t)
99
99
 ]]></programlisting>
100
 
    <para>
101
 
      ただし, e(t) は分散Iのn次元白色雑音です.
102
 
      sig は nxn の行列で， A(z) および B(z)は以下のようになります:
103
 
    </para>
104
 
    <programlisting role=""><![CDATA[ 
 
100
        <para>
 
101
            ただし, e(t) は分散Iのn次元白色雑音です.
 
102
            sig は nxn の行列で， A(z) および B(z)は以下のようになります:
 
103
        </para>
 
104
        <programlisting role=""><![CDATA[ 
105
105
A(z) = 1+a1*z+...+a_r*z^r; ( r=0 => A(z)=1)
106
106
B(z) = b0+b1*z+...+b_s z^s ( s=-1 => B(z)=0)
107
107
 ]]></programlisting>
108
 
    <para>
109
 
      この手法については,Eykhoffの96ページ,
110
 
      "trends and progress in system identification"を参照ください.
111
 
      <literal>z(t)=[y(t-1),..,y(t-r),u(t),...,u(t-s)]</literal>
112
 
      および
113
 
      <literal>coef= [-a1,..,-ar,b0,...,b_s] </literal>とおくと,
114
 
      <literal>y(t)= coef* z(t) + sig*e(t) </literal>を記述することができ,
115
 
      このアルゴリズムは,
116
 
      <literal>sum_{t=1}^N ( [y(t)- coef'z(t)]^2)</literal>
117
 
      を最小化
118
 
      (ただし,t0=maxi(maxi(r,s)+1,1))) )します.
119
 
    </para>
120
 
  </refsection>
121
 
  <refsection>
122
 
    <title>例s</title>
123
 
    <programlisting role="example"><![CDATA[ 
 
108
        <para>
 
109
            この手法については,Eykhoffの96ページ,
 
110
            "trends and progress in system identification"を参照ください.
 
111
            <literal>z(t)=[y(t-1),..,y(t-r),u(t),...,u(t-s)]</literal>
 
112
            および
 
113
            <literal>coef= [-a1,..,-ar,b0,...,b_s] </literal>とおくと,
 
114
            <literal>y(t)= coef* z(t) + sig*e(t) </literal>を記述することができ,
 
115
            このアルゴリズムは,
 
116
            <literal>sum_{t=1}^N ( [y(t)- coef'z(t)]^2)</literal>
 
117
            を最小化
 
118
            (ただし,t0=maxi(maxi(r,s)+1,1))) )します.
 
119
        </para>
 
120
    </refsection>
 
121
    <refsection>
 
122
        <title>例s</title>
 
123
        <programlisting role="example"><![CDATA[ 
124
124
//-Ex1- Arma model : y(t) = 0.2*u(t-1)+0.01*e(t-1)
125
125
ny=1,nu=1,sig=0.01;
126
126
Arma=armac(1,[0,0.2],[0,1],ny,nu,sig)  //defining the above arma model
147
147
Arma1est=armax(2,-1,y,[]);
148
148
[A,B,D]=arma2p(Arma1est)
149
149
 ]]></programlisting>
150
 
  </refsection>
151
 
  <refsection role="see also">
152
 
    <title>参照</title>
153
 
    <simplelist type="inline">
154
 
      <member>
155
 
        <link linkend="imrep2ss">imrep2ss</link>
156
 
      </member>
157
 
      <member>
158
 
        <link linkend="time_id">time_id</link>
159
 
      </member>
160
 
      <member>
161
 
        <link linkend="arl2">arl2</link>
162
 
      </member>
163
 
      <member>
164
 
        <link linkend="armax">armax</link>
165
 
      </member>
166
 
      <member>
167
 
        <link linkend="frep2tf">frep2tf</link>
168
 
      </member>
169
 
    </simplelist>
170
 
  </refsection>
 
150
    </refsection>
 
151
    <refsection role="see also">
 
152
        <title>参照</title>
 
153
        <simplelist type="inline">
 
154
            <member>
 
155
                <link linkend="imrep2ss">imrep2ss</link>
 
156
            </member>
 
157
            <member>
 
158
                <link linkend="time_id">time_id</link>
 
159
            </member>
 
160
            <member>
 
161
                <link linkend="arl2">arl2</link>
 
162
            </member>
 
163
            <member>
 
164
                <link linkend="armax">armax</link>
 
165
            </member>
 
166
            <member>
 
167
                <link linkend="frep2tf">frep2tf</link>
 
168
            </member>
 
169
        </simplelist>
 
170
    </refsection>
171
171
</refentry>