工具箱检测模型

㈠ MATLAB系统辨识工具箱（ARMAX模型）

系统辨识是研究系统输入输出数据，以建立描述系统行为的数学模型的现代控制理论分支。MATLAB系统辨识工具箱提供直观且简便的流程进行模型拟合，本文将简要介绍其使用方法。

使用MATLAB系统辨识工具箱进行模型辨识的第一步是打开工具箱，通过命令窗口输入“ident”即可实现。

导入数据时，数据分为输入与输出两部分，这里以功率输出为例，使用MATLAB自带数据为例。步骤包括数据导入、选择数据范围、预处理数据等。具体步骤包括：时间域数据导入、填写数据、数据范围选择、趋势项去除等操作。数据预处理后，系统界面将显示预处理后的数据。

进行模型辨识时，以多项式ARMAX模型为例，选择Estimate→Polynomial Models。数据将自动展示在右侧，双击模型可以查看参数。模型输出界面展示了模型的拟合程度，如ARMAX2221模型的拟合度为76.72%。

对于ARX模型的辨识，选择Estimate→Polynomial Models，选择ARX模型进行辨识，设置阶数范围为1-10，并观察不同算法下的最优拟合情况。结果显示，最小二乘法的拟合度最高。

系统辨识工具箱在数据处理过程中提供了便利的工具，通过直观的界面和简单的操作步骤，实现数据模型的快速拟合。其数据精度基本符合要求，在现代控制系统设计中发挥重要作用。

㈡ 如何使用matlab中的ident工具箱进行系统辨识数学模型

使用matlab工具箱更为方便和直观： 1. 把u，y信号导入到工作空间里。 2. 用版ident命令打开matlab系统辨识权工具箱，然后点击import data，从新打开界面里导入工作空间的数据。然后可以通过图形查看该输入输出信号，或者在proprocess进行信号预处理。 3. 根据你的模型在estimate里选择linear parameter models，个人觉得你应该选择ARX结构，确定阶数，然后进行估计。 4. 在主界面里查看估计模型，并且可以和实际输出比较，看看拟合度。 详细使用方面参考 帮助文档 System Identification Toolbox User's Guide

㈢ 用matlab工具箱怎么对garch模型做预测

garchfit（）函数使用格式：

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(Spec,Series,X)

Coeff——输入参数。接受由garchset，garchget，garchsim，garchinfer，和garchpred结构产生的参数。

Errors——系数的估计误差（即标准误差）的结构。

LLF——对于优化目标函数值与参数相关的估计发现Coeff。garchfit执行优化使用优化工具箱fmincon函数。

Innovations——创建（即残差）序列推导的时间序列列向量。

Sigmas——与创建相对应的条件标准偏差向量。

Summary——显示优化过程的摘要信息结构。

Spec——包含条件均值和方差规范的GARCH规范结构。它还包含估计所需的优化参数。通过调用garchset创建这个结构。

Series——观测的时间序列列向量。

X——观测数据的时间序列回归矩阵。

例如：

clc

spec = garchset('C',0,'K',0.0001,'GARCH',0.9,'ARCH',0.05);%指定模型的结构

[e,s,y]= garchsim(spec,1000);

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(spec,y) %拟合参数

运行后得到的部分结果

㈣ 请问如何将matlab系统辨识工具箱的模拟数据导出

只要有数据，就可以用matlab系统识别工具箱的函数进行建模、估计、计算、预测，请把数据和要求说下。