Bonjour

Je suis tombé sur cette discussion et j'aimerais avoir des précisions, sur la simulation d'un signal par un modèle autorégressif.

J'ai modélisé un signal utilisant un modèle AR sous MATLAB. Donc en prenant les données Y, j'ai pu estimer:

* Les paramètres a1, a2, ..., ap et la variance du bruit blanc en utilisant la méthode Yule-Walker équations.
* Et l'ordre optimal p du modèle en utilisant le critère FPE ou AIC.

Mon problème est le suivant: le signal que j'ai pu simuler en utilisant ce code:
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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% Y is the data signal
% A is the ar parameters
% v is the estimated variance of error
% e is the white noise error
% X is the obtained simulation
[A v] = aryule(Y,5);
N = length(Y);
I = 1:1:N;
e = normrnd(0,sqrt(v),N,1); % Generation du bruit blanc
X = filter(1,A,e); % Pour la simulation
plot(I,X,'b',I,Y,'r')
n'est pas appropriée à l'utilisation des données Y.

Je trouve que le résultat de la simulation est «aléatoire» et ne correspond pas aux données Y.
Y a t-il une solution pour retrouver une bonne simulation du modèle utilisé?