# armax

armax 同定

## 呼び出し手順

    [arc,la,lb,sig,resid]=armax(r,s,y,u,[b0f,prf])

## パラメータ

y

  出力プロセス y(ny,n); ( ny: yの次元 , n : サンプルの大きさ)

u

  入力プロセス u(nu,n); ( nu: uの次元 , n : サンプルの大きさ)

r and s

  自己回帰,次数は r >=0 , s >=-1

b0f

  オプションのパラメータ. 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. bof=1の場合,b0は0であると仮定され,同定されません.

prf

  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, Arma同定の過程が表示されます.

arc

  Scilab arma オブジェクト (armac参照)

la

  list(a,a+eta,a-eta) ( la は a の次元1) です; ただし, eta は標準偏差の推定値です. a=[Id,a1,a2,...,ar],ただし,各aiは大きさ(ny,ny)の行列です.

lb

  list(b,b+etb,b-etb) (lb はbの次元1) です; ただし, etb は標準偏差の推定値です. b=[b0,.....,b_s] ただし,各biは大きさ(nu,nu)の行列です.

sig

  ノイズの標準偏差の推定値で, resid=[ sig*e(t0),....] です.

## 説明

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.

    A(z^-1)y= B(z^-1)u + sig*e(t)

ただし, e(t) は分散Iのn次元白色雑音です. 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:

    A(z) = 1+a1*z+...+a_r*z^r; ( r=0 => A(z)=1)
    B(z) = b0+b1*z+...+b_s z^s ( s=-1 => B(z)=0)

この手法については,Eykhoffの96ページ, "trends and progress in system identification"を参照ください. `z(t)=[y(t-1),..,y(t-r),u(t),...,u(t-s)]` および `coef= [-a1,..,-ar,b0,...,b_s]` とおくと, `y(t)= coef* z(t) + sig*e(t)` を記述することができ, このアルゴリズムは, `sum_{t=1}^N ( [y(t)- coef'z(t)]^2)` を最小化 (ただし,t0=maxi(maxi(r,s)+1,1))) )します.

## 例s

    //-Ex1- Arma model : y(t) = 0.2*u(t-1)+0.01*e(t-1)
    ny=1,nu=1,sig=0.01;
    Arma=armac(1,[0,0.2],[0,1],ny,nu,sig)  //defining the above arma model
    u=rand(1,1000,'normal');     //a random input sequence u
    y=arsimul(Arma,u); //simulation of a y output sequence associated with u.
    Armaest=armax(0,1,y,u);   //Identified model given u and y.
    Acoeff=Armaest('a');    //Coefficients of the polynomial A(x)
    Bcoeff=Armaest('b')     //Coefficients of the polynomial B(x)
    Dcoeff=Armaest('d');    //Coefficients of the polynomial D(x)
    [Ax,Bx,Dx]=arma2p(Armaest)   //Results in polynomial form.

    //-Ex2- Arma1: y_t -0.8*y_{t-1} + 0.2*y_{t-2} =  sig*e(t)
    ny=1,nu=1;sig=0.001;
    // First step: simulation the Arma1 model, for that we define
    // Arma2: y_t -0.8*y_{t-1} + 0.2*y_{t-2} = sig*u(t)
    // with normal deviates for u(t).
    Arma2=armac([1,-0.8,0.2],sig,0,ny,nu,0);
    //Definition of the Arma2 arma model (a model with B=sig and without noise!)
    u=rand(1,10000,'normal');  // An input sequence for Arma2
    y=arsimul(Arma2,u); // y = output of Arma2 with input u
    //                     can be seen as output of Arma1.
    // Second step: identification. We look for an Arma model
    // y(t) + a1*y(t-1) + a2 *y(t-2) =  sig*e(t)
    Arma1est=armax(2,-1,y,[]);
    [A,B,D]=arma2p(Arma1est)

## 参照

- imrep2ss
- time_id
- arl2
- armax
- frep2tf