主要内容
输入输出多项式模型
输入 - 输出多项式模型，包括ARX，ARMAX，输出错误和BOX-JENKINS模型结构
多项式模型使用传递函数的广义概念来表达输入之间的关系，你（T.）， 输出y（T.）和噪音E.（T.）使用形式的等式：
一种（问：），B.（问：），F（问：），C（问：） 和D.（问：）是时移算子方面的多项式矩阵问：-1。你（T.）是输入，和NK.输入延迟。y（T.）是输出和E.（T.）是干扰信号。
每个多项式都有一个独立的命令或估计系数的数量。例如，如果一种（问：）有2个订单，那么一种多项式具有表单一种（问：）= 1 +一种1问：-1+一种2问：-2。
在实践中，并非所有多项式都同时活跃。更简单的多项式形式，例如ARX，ARMAX，输出误差和BOX-JENKINS提供适用于特定目标的模型结构，例如处理非持平性扰动或为动态和噪声提供完全独立的参数化。有关这些模型类型的详细信息，请参阅什么是多项式模型？
应用
| 系统识别 | 从测量数据识别动态系统的模型 |
职能
话题
多项式模型基础知识
多项式模型结构，包括ARX，ARMAX，输出误差和BOX-JENKINS。
使用时域和频域数据来估计离散时间和连续时间模型。
估计多项式模型
要估算多项式模型，您必须提供输入延迟和模型订单。
将数据导入应用程序，指定模型订单，延迟和估计选项。
指定模型订单，延迟和估计选项。
size一种那B.那C那D.， 和F多项式用于多输出模型。
此示例显示了如何使用迭代估计方法估算具有用于三输入和单输出（MISO）系统的ARMAX结构的线性多项式模型armax.。
设置多项式模型选项
当你使用的时候PEM.或者poly函数估算ARMAX，BOX-JENKINS（BJ），输出错误（OE），您必须指定算法如何处理初始条件。
在ARX和AR模型估计之间选择ARX和IV算法。
特色例子
您还可以从以下列表中选择一个网站：
