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merge

合并估计模型

语法

m = merge(m1,m2,....,mN)
[m,tv] = merge(m1,m2)

说明

m = merge(m1,m2,....,mN) 合并估计模型。模型 m1,m2,...,mN 必须具有相同的结构,只是参数值和协方差矩阵有所不同。则 m 是合并模型,其中参数向量是 mk 参数的统计加权平均值(使用协方差矩阵确定权重)。

[m,tv] = merge(m1,m2) 返回测试变量 tv。当两个模型合并时,

[m, tv] = merge(m1,m2)

如果 m1m2 的参数具有相同的均值,则 tv 是具有 n 自由度的 χ2 分布。这里 n 是参数向量的长度。因此,tv 的较大值表明合并模型可能会有问题。

对于 idfrd 模型,merge 是各个模型中两个响应的统计平均值,使用逆方差加权。您只能合并两个具有相同频率和非零协方差的响应的 idfrd 模型。

合并模型是合并数据集和估计合并数据模型的替代方法。

load iddata1 z1;
load iddata2 z2;
m1 = arx(z1,[2 3 4]);
m2 = arx(z2,[2 3 4]);
ma = merge(m1,m2);

mb = arx(merge(z1,z2),[2 3 4]);

导致模型 mamb 是相关的并且应该很接近。不同之处在于,合并数据集假设两个试验中的信噪比大致相同。合并模型会使一个模型变得更加不确定,例如,由于该试验中的更多干扰。如果条件大致相同,我们建议您合并数据而不是模型,因为这样效率更高并且通常涉及更好的条件计算。

版本历史记录

在 R2007a 中推出

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