線形 AR モデルに従う信号を生成する.
x = argen( para, dpt )
para : パラメータ (Scalar, Series, Snapshot)
0 : パラメータを会話的に設定し,オブジェクト x に書き込む.
オブジェクト名 : パラメータを para から読み込んで実行する.
dpt : 出力データ点数
seed : 乱数の初期値 (奇数)
f : 経験分布関数バッファ (Series,Snapshot)
x : 出力時系列 (Series)
dpt : 出力データ点数 (Scalar)
para が 0 の場合はパラメータを会話的に設定し,出力オブジェクトに返す.para がオブジェクト名の場合は,指定したパラメータバッファからパラメータを読み込んで,AR 信号を生成する.
パラメータ設定は,画面にコメントが表示されるので,それに従って数値を入力すればよい.
パラメータのフォーマットは,次の通りである.
[0]入力正規乱数の初期値 ( "nrand" 関数の init と同じく,奇数) [1]Ignored Iteration ( ii ) [2]ARモデルの次数 ( n ) [3]ARモデルの係数 ( 次数1 ) ・ ・ ・ [n+2]ARモデルの係数 ( 次数n ) [n+3]入力正規乱数の分散 ( 入力分散 )
始めの ii 個は出力されず,その後の dpt 個のデータが x に出力される.
入力正規乱数は NRAND と同じモジュールを使用.
入力分散が設定されていない場合は 1.0 とする.
に従う信号を生成する.
●パラメータバッファparaの生成 %para = argen(0,0) Init : 3 # 入力乱数の初期値 ( 奇数 ) Ignored Iteration : 10 # Ignored Iteration Order of AR : 1 # ARモデルの次数 AR Coef[1] : 0.8 # AR係数 Input Variance : 2.0 # 入力分散 % para # 設定されたパラメータ [0]:% 3 10 1 0.8 0.2 # バッファの内容 ●信号の生成 %x = argen(para,1024) # paraの内容に従って1024 # 点データを生成 ●burg,levin 関数で求めたパラメータparaを使用する場合 ( 入力分散1.0 ) %tmp = (3,10,length(para)) # Init,Orderを格納 %para2 = merge(tmp,para); %para2:[length(para2)] = 1.0 # 入力分散 信号生成にはpara2を用いる.