随机过程AR模型matlab仿真源文件

%闫海停  学号S11093029
%AR时间序列模型估计

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%%%%%%%%%%%%%%%第一步，模拟一个AR模型并绘制ACF，PACF图%%%%%%%%%%%%%
%s首先设定AR模型的多项式系数。AR模型中只有多项式A（q）和C（q），
a1 = 0.6;
a2 = 0.8;
a3 = 0;
a4 = 0;
c1 = 0;
c2 = 0;
c3 = 0;
c4 = 0; 
obv = 700;                        %obv是模拟的观测数目。 
A = [1 a1 a2 a3 a4];
B = [];                           %因为AR模型没有输入，因此多项式B是空的。
C = [1 c1 c2 c3 c4];
D = [];                           %把D也设为空的。
F = [];                           %AR模型里的F多项式也是空的。
m = idpoly（ABCDF11）    %这样就生成了AR模型，把它存储在m中。NoiseVariance被设定为1，1也是默认值。抽样间隔Ts设为1。 
error = randn（obv1）;           %生成一个obv*1的正态随机序列。准备用作模型的误差项。
e = iddata（[]error1）;        %用randn函数生成一个噪声序列。存储在e中。抽样间隔是1秒。                       。
y = sim（me）; 
get（y）                            %使用get函数来查看动态系统的所有性质。
Y=y.OutputData; %把y.Ou