Autoregressive Moving Average Matlab Code

Um Autoregressive Modell zu generieren, haben wir den Befehl aryule () und wir können auch FilterEstimating AR Modell verwenden. Aber wie kann ich generieren MA-Modell Zum Beispiel kann jemand bitte zeigen, wie MA (20) - Modell zu generieren Ich konnte nicht finden, jede geeignete Technik, dies zu tun. Das Rauschen wird aus einer nichtlinearen Abbildung erzeugt. Das MA-Modell wird also über epsilon-Terme zurückgehen. Q1: Wird äußerst hilfreich, wenn der Code und die Funktionsform eines MA-Modells vorzugsweise MA (20) mit dem obigen Rauschmodell gezeigt wird. Q2: Dies ist, wie ich generiert eine AR (20) mit zufälligen Rauschen aber nicht wissen, wie die oben genannte Gleichung als das Rauschen anstelle der Verwendung von rand für beide MA und AR angefragt Aug 15 14 um 17:30 Mein Problem ist die Verwendung von Filter. Ich bin nicht vertraut mit Transfer-Funktion Konzept, aber Sie erwähnt, dass Zähler B39s sind die MA-Koeffizienten, so dass die B sollten die 20 Elemente und nicht A39s. Next, let39s sagen, das Modell hat einen Schnittpunkt von 0,5, können Sie bitte zeigen, mit dem Code, wie ich ein MA-Modell mit 0,5 Intercept erstellen können (wie man das Intercept in den Filter () und mit dem in meiner Frage definierten Frage zu nennen Vielen Dank (B, a, X) filtert die Daten im Vektor X mit dem Filter, der durch den Zählerkoeffizientenvektor beschrieben wird, mit dem Filter, der die Zweifel über die Verwendung des Filters gelöst hat B und den Nennerkoeffizientenvektor a. Wenn a (1) ungleich 1 ist, filtert der Filter die Filterkoeffizienten durch a (1). Wenn a (1) gleich 0 ist, gibt filter ein error. quot zurück (mathworks help matlab ref filter. Html) Dies ist der Problembereich, wie ich don39t verstehen, wie die a, b (Filterkoeffizienten) angeben, wenn es ein Intercept von sagen, 0,5 oder Intercept von 1.Könnten Sie bitte ein Beispiel von MA mit Filter und ein Nicht-Null Intercept mit der Eingabe, die ich in der Question ndash erwähnte SKM Aug 19 14 um 17: 45Autoregressive Moving-Average Simulation (First Order) Die Demonstration ist so eingestellt, dass die gleiche zufällige Reihe von Punkten verwendet wird, egal wie die Konstanten und variiert werden. Allerdings, wenn die quotrandomizequot Taste gedrückt wird, wird eine neue zufällige Serie generiert und verwendet werden. Halten Sie die zufällige Serie identisch ermöglicht es dem Benutzer, genau zu sehen, die Auswirkungen auf die ARMA-Reihe von Änderungen in den beiden Konstanten. Die Konstante ist auf (-1,1) begrenzt, da sich die Divergenz der ARMA-Reihe ergibt. Die Demonstration ist nur für einen Prozess erster Ordnung. Zusätzliche AR-Begriffe würden komplexere Reihen erzeugen, während zusätzliche MA-Begriffe die Glättung erhöhen würden. Für eine detaillierte Beschreibung von ARMA-Prozessen siehe beispielsweise G. Box, G. M. Jenkins und G. Reinsel, Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle. 3. Aufl. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Halle, 1994. VERWANDTE VERBINDUNGEN