dspdata.psd - パワー スペクトル密度 - MATLAB - MathWorks 日本
Hpsd = dspdata.psd(Data) Hpsd = dspdata.psd(Data,Frequencies) Hpsd = dspdata.psd(...,'Fs',Fs) Hpsd = dspdata.psd(...,'SpectrumType',SpectrumType) Hpsd = dspdata.psd(...,'CenterDC',flag) パワー スペクトル密度 (PSD) は連続スペクトルを対象とするものです。与えられた周波数帯域全体における PSD の積分では、周波数帯全体の信号の平均パワーが計算されます。平均二乗スペクトルとは対照的に、このスペクトルのピークはある周波数におけるパワーを反映するものではありません。詳細については、dspdata の avgpower メソッドを参照してださい。 片側 PSD には、DC からナイキスト レートの半分までの周
dspdata - DSP データ パラメーターの情報 - MATLAB - MathWorks 日本
メモ dspdata.dataobj の使用は推奨されていません。代わりに適切な関数インターフェイスを使用してください。 Hs = dspdata.dataobj(input1,...) では、タイプ dataobj の dspdata オブジェクト Hs が返されます。このオブジェクトは、指定された dataobj タイプに必要なパラメーター情報をすべて含んでいます。個々のリファレンス ページで説明されているとおり、各 dataobj は 1 つ以上の入力を受け入れます。入力値を指定しないと、出力オブジェクトは特定の dataobj タイプに対して適切な既定のプロパティ値をもちます。
自己相関を使用した残差解析 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
この例では、信頼区間をもつ自己相関を使用してノイズ データの最小二乗近似の残差を解析する方法を示します。残差は近似モデルとそのデータの誤差を示します。信号とホワイト ノイズのモデルで信号に対して良い近似が得られている場合は、残差はホワイト ノイズのはずです。 加法性ホワイト ガウス ノイズを伴う 1 次の多項式 (直線) で構成されるノイズ データ セットを作成します。加法性ノイズは N(0,1) 分布に従う一連の無相関確率変数です。これは、すべての確率変数は平均 0 と分散 1 をもつことを意味します。再現性のある結果を得るために、乱数発生器を既定の状態に設定します。
一般化線形モデルによるデータの近似 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 日本
この例では、glmfit と glmval を使用して、一般化線形モデルの当てはめと評価を行う方法を示します。通常の線形回帰を使用すると、直線、またはパラメーターにおいて線形である任意の関数を、正規分布した誤差を伴うデータに当てはめることができます。これは最もよく使用されている回帰モデルですが、必ずしも現実的なモデルであるとは限りません。一般化線形モデルは、線形モデルを 2 つの方法で拡張したものです。第 1 に、リンク関数を導入することで、パラメーターにおける線形性の仮定が緩和されます。第 2 に、正規分布以外の誤差分布をモデル化できます。 一般化線形モデル回帰モデルは、応答変数 (一般に y で示される) の分布を、1 つ以上の予測子変数 (一般に x1、x2 などで示される) を使用して定義します。最もよく使用されている回帰モデルである通常の線形回帰は、正規確率変数として y をモデ
一般化線形モデルによるデータの近似 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 日本
この例では、glmfit と glmval を使用して、一般化線形モデルの当てはめと評価を行う方法を示します。通常の線形回帰を使用すると、直線、またはパラメーターにおいて線形である任意の関数を、正規分布した誤差を伴うデータに当てはめることができます。これは最もよく使用されている回帰モデルですが、必ずしも現実的なモデルであるとは限りません。一般化線形モデルは、線形モデルを 2 つの方法で拡張したものです。第 1 に、リンク関数を導入することで、パラメーターにおける線形性の仮定が緩和されます。第 2 に、正規分布以外の誤差分布をモデル化できます。 一般化線形モデル回帰モデルは、応答変数 (一般に y で示される) の分布を、1 つ以上の予測子変数 (一般に x1、x2 などで示される) を使用して定義します。最もよく使用されている回帰モデルである通常の線形回帰は、正規確率変数として y をモデ
添字を使用した代入 - MATLAB subsasgn - MathWorks 日本
A = subsasgn(A,S,B) は、A がオブジェクトである場合に構文 A(i) = B、A{i} = B、または A.i = B に対して呼び出されます。 MATLAB® では、インデックス付きの代入ステートメントを組み込み関数 subsasgn を使用して解釈します。 A(i) = B は、B の値を添字ベクトル i で指定された A の要素に代入します。B は i と同じ数の要素をもつか、スカラー値でなければなりません。 A(i,j) = B は、B の値を添字ベクトル i および j で指定された A の長方形の部分行列の要素に代入します。B は length(i) 行 length(j) 列でなければなりません。 A(i,:) = B または A(:,i) = B のように添字として使用されるコロンは、列全体または行全体を示します。 多次元配列の場合、A(i,j,k,…)
配列の形状変更および再配列 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
MATLAB® の多くの関数は、既存の配列の要素を取得し、別の形状またはシーケンスに配置することができます。これは、その後の計算用にデータを前処理したりデータを解析したりする場合に役立ちます。
Curve Fitting Toolbox
Curve Fitting Toolbox には、データを曲線や曲面で近似するためのアプリや関数が用意されています。このツールボックスでは、探索的データ解析や、データの前処理/後処理、候補となるモデルの比較、異常値の排除などを実行できます。また、付属の線形モデルや非線形モデルのライブラリを使用するか、ユーザー独自のカスタム方程式を指定して、回帰解析を行うことができます。このライブラリには、近似の質を向上するために最適化されたソルバーパラメーターと開始条件が用意されています。またこのツールボックスでは、スプライン、内挿、平滑化などのノンパラメトリック モデリング手法も利用可能です。 近似を行った後には、プロット、内挿および外挿、信頼区間の推測、および積分と微分の計算のために、さまざまな後処理方法を適用できます。
データへの確率分布オブジェクトの近似 - MATLAB fitdist - MathWorks 日本
pd = fitdist(x,distname,Name,Value) は、1 つ以上の名前と値のペア引数で指定された追加オプションを使用して、確率分布オブジェクトを作成します。たとえば、打ち切りデータを示すか、反復近似アルゴリズムの制御パラメーターを指定できます。 [pdca,gn,gl] = fitdist(x,distname,'By',groupvar) は、distname で指定された分布をグループ化変数 groupvar に基づいて x 内のデータに近似して、確率分布オブジェクトを作成します。近似確率分布オブジェクトの cell 配列 pdca、グループ ラベルの cell 配列 gn およびグループ化変数レベルの cell 配列 gl を返します。
2 次元および 3 次元プロット - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
データを可視化するにはプロットを使用します。たとえば、データのセットを比較したり、時系列でデータの変更を追跡したり、データ分布を表示したりできます。プロットは、グラフィックス関数を使用してプログラムで作成するか、MATLAB® デスクトップの最上部にある [プロット] タブを使用して対話形式で作成します。 プログラムで作成可能ないくつかのプロットの図については、MATLAB プロットのタイプを参照してください。 カテゴリライン プロット ラインプロット、対数プロットおよび関数のプロット データ分布プロット ヒストグラム、円グラフ、ワード クラウド、その他 離散データ プロット 棒グラフ、散布図、その他 地理プロット データをマップ上に可視化 極座標プロット 極座標でのプロット 等高線図 2 次元および 3 次元等値線プロット ベクトル場 矢印、コンパス、フェザーおよびストリーム プロット
自己相関を使用した残差解析 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
この例では、信頼区間をもつ自己相関を使用してノイズ データの最小二乗近似の残差を解析する方法を示します。残差は近似モデルとそのデータの誤差を示します。信号とホワイト ノイズのモデルで信号に対して良い近似が得られている場合は、残差はホワイト ノイズのはずです。 加法性ホワイト ガウス ノイズを伴う 1 次の多項式 (直線) で構成されるノイズ データ セットを作成します。加法性ノイズは N(0,1) 分布に従う一連の無相関確率変数です。これは、すべての確率変数は平均 0 と分散 1 をもつことを意味します。再現性のある結果を得るために、乱数発生器を既定の状態に設定します。
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一般化線形モデルによるデータの近似 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 日本
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Curve Fitting Toolbox での作業 - Curve Fitting Toolbox for MATLAB & Simulink - MathWorks 日本