Scilab 6.0.2
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phc
マルコフ表現
呼び出し手順
[H,F,G]=phc(hk,d,r)
引数
- hk
ハンケル行列
- d
観測量の次元
- r
指定する近似モデルの状態量の次元
- H, F, G
マルコフモデルの行列
説明
確率過程の共分散系列から構築されたハンケル行列から
主ハンケル要素近似法により
マルコフ表現の行列H, F, G
を計算する関数.
例
//この例は'levin'マクロ(対応するヘルプおよび例を参照)による //結果と比較する際に有用です // //サイン波(1Hzおよび2Hz)にガウスノイズを加算することにより //定義したプロセスを考えます(これが観測量です); //シミュレーションされるプロセスのサンプリング周波数は10Hzです. t=0:.1:100;rand('normal'); y=sin(2*%pi*t)+sin(2*%pi*2*t);y=y+rand(y);plot(t,y) //yの共分散 nlag=128; c=corr(y,nlag); //共分散系列からハンケル行列を計算 // (より大きなnおよびmを指定することにより共分散からより多くの // 情報を得ることもできます; 試して結果を比較してみてください! n=20;m=20; h=hank(n,m,c); //マルコフ表現(mh,mf,mg)を計算 //ここでは,状態量の次元(4)を選択 : //次元の推定の方がむしろ困難な問題です! //nsを変えてみてください! //(観測量の次元はここでは1にします) ns=4; [mh,mf,mg]=phc(h,1,ns); //mfのスペクトルが観測量プロセスyの周波数スペクトルを //有することを確認 //(この例では,yは10Hz(T=0.1s)で標本化されたことを思い出してください. //このため,記録から元の周波数を回復し,周波数サンプリングにより正しく //スケーリングする必要があります) s=spec(mf);s=log(s); s=s/2/%pi/.1; //ここで,スペクトル推定値を得ました imag(s),
参照
- levin — (多次元)LevinsonアルゴリズムによりToeplitz システムを解く
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