Новое в системе Wolfram
Mathematica
9
◄
предыдущая
|
следующая
►
Новое в системе Wolfram
Mathematica
9
›
Временные ряды и стохастические дифференциальные уравнения
Авторегрессивное фильтрование
Применение авторегрессивного фильтра Калмана к данным.
In[1]:=
X
SeedRandom[99]; data = RandomFunction[ARMAProcess[{.1}, {.6}, 1], {1, 50}];
Фиттинг авторегрессивной модели по данным с помощью команды
EstimatedProcess
.
In[2]:=
X
ar = EstimatedProcess[data, ARProcess[3]]
Out[2]=
Применение фильтра Калмана (команда
KalmanFilter
) на основе прокалиброванного процесса к данным.
In[3]:=
X
arFilter = KalmanFilter[ar, data]
Out[3]=
Сравнение первоначальных и отфильтрованных данных.
In[4]:=
X
ListLinePlot[{data, arFilter}, Filling -> {1 -> {2}}, FillingStyle -> Yellow, PlotLegends -> {"Data", "Filter"}, ImageSize -> 400]
Out[4]=