\section{La struttura Dati}

Tutti i dati e tutte le simulazioni sono state salvate in un unica struttura di Matalb per avere in un unico luogo tutte le informazioni e le simulazioni. Come spiegato nelle sezioni precedenti, se è stato utilizzato il codice per i tmote e il successivo codice matlab per la trasformazione dei file .dat la struttura Matlab che viene fornita dal file test\_ciclo\_MAIN\_FIN.m avrà sempre la stessa forma.
La struttura Dati è una strutturata in n elementi , con n il numero dei sensori utilizzati nella raccolta dati. Quindi ogni elemento della struttura ha una corrispondenza univoca con un sensore. La struttura è fatta per essere esplorata velocemente, ogni elemento è formato da 4 campi:

\begin{itemize}
\item t: [1x1 struct] :  che ha sua volta è una struttura contenenti tutte le informazioni che riguardano la temperatura.
\item h: [1x1 struct] : che ha sua volta è una struttura contenente tutte le informazioni che riguardano l'umidità.
\item name\_of\_y , una stringa contenente il nome esteso del sensore.
\item id , una stringa contenente il numero del sensore, come id nella rete di sensori.
\end{itemize}

Le trutture .h e .t contengo a loro volta gli stessi campi, per cui la descrizione che avverrà in seguito sarà fatta per entrambi i rami di esplorazione della struttura Dati.
I campi che si trovano annidati dentro Dati(index).t o Dati(index).h sono i seguenti :

\begin{itemize}
\item          .y\_org: [2494x1 double] : vettore contenente il segnale che si vuole identificare. Quindi sarà n-esima temperatura o umidità.
\item          .y: [2494x1 double] : vettore contenente il segnale che si vuole identificare in media nulla.
\item        	.y\_norm: [2494x1 double] : vettore contenente il segnale che si vuole identificare con media nulla e varianza unitaria.

\item      	.Udati\_org: [2494x32 double] : Una matrice che contiene tutti i segnali a meno del segnale che si vuole identificare. La parte finale \_org indica che non è stata compiuta nessuna operazione.
\item         	.Udati: [2494x32 double] : La stessa matrice Udati\_org con normalizzazione in media a 0 ma non in varianza unitaria
\item    	.Udati\_norm: [2494x32 double] : La stessa matrice Udati\_org con normalizzazione in media a 0 e con varianza unitaria \footnote{ Si è sempre usata la convenzione che \_org indichi il segnale originale, mentre senza nessun parte finale si indica la normalizzazione in media mentre con \_norm si indica la normalizzazione sia in media che varianza }.

\item     	.Colonne\_U: [1x32 double] : Un vettore che contiene gli indice dei segnali contenuti in Udati\_org per ricostruire poi la mappa dei sensori usati.

\item   	.sseh\_yy: [1x2 struct] : Struttura in cui è rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo sseh usando il parametro yy
\item 	.sseh\_ny: [1x2 struct] : Struttura in cui è rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo sseh usando il parametro ny
\item  	.n4sid: [1x1 struct] : Struttura in cui è rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo n4sid.
\item  	.ssglar: [1x1 struct] : Struttura in cui è rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo ssglar.
\item    	.pem: [1x1 struct] :  Struttura in cui è rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo pem.
\item   	.glar: [1x1 struct] :  Struttura in cui è rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo glar.

\item   	.sseh\_yy\_norm: [1x2 struct] : stessa descrizione della sseh\_yy solo con i dati normalizzati con varianza unitaria.
\item 	.sseh\_ny\_norm: [1x2 struct] : stessa descrizione della sseh\_ny solo con i dati normalizzati con varianza unitaria.
\item  	.n4sid\_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della n4sid solo con i dati normalizzati con varianza unitaria.
\item  	.ssglar\_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della ssglar solo con i dati normalizzati con varianza unitaria.
\item    	.pem\_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della pem solo con i dati normalizzati con varianza unitaria.
\item   	.glar\_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della glar solo con i dati normalizzati con varianza unitaria.
\end{itemize}

%Dati(1).h.sseh_ny
%Dati(1).h.sseh_ny
La struttura Dati(index).h.sseh\_ny e Dati(index).h.sseh\_yy hanno la stessa forma \footnote{ Ovviamente anche per i rami Dati(index).t.sseh\_ny e Dati(index).t.sseh\_yy }. Essendoci due variabili che potevano essere modificata, sseh\_xx è una struttura 2d la cui dimensione è pari len( vett(n) ) x len( vett(p) ). 

\begin{itemize}
\item Mnpf : Struttura idpoly di Matlab contenente il modello identificato
\item n\_ : Valore del n usato nella simulazione.
\item p\_ : Valore del p usato nella simulazione.
\item dati\_val : Struttura iddata di Matlab contenente i dati.
\end{itemize}

    
 %Dati(1).h.n4sid
La struttura Dati(index).t.n4sid contiene due strutture:

\begin{itemize}
\item    struc\_n4sid: [1x3 struct] insieme dell'identificazioni fatte
\item       best\_mod: [1x1 struct]  miglior identificazione fatta, contiene tutta la struttura.     
\end{itemize}
      
 %Dati(1).h.n4sid.best_mod
Ovviamente struc\_n4sid e best\_mod hanno la stessa struttura: 
\begin{itemize}
\item       dati\_id: [601x1x32 iddata] iddata con i campioni per l'identificazione
\item      dati\_val: [800x1x32 iddata] iddata con i campioni per la validazione
\item    iden\_n4sid: [4-D idss] la struttura idss identificata
\item             n: Campioni usati nell'identificazion
\item           fit: Fit dell'identificazione
 \end{itemize}
          
           
           
 %Dati(1).h.ssglar(1).mod
I dati della ssglar sono tutti racchiusi nella struttura mod ( Dati(index).h.ssglar(1).mod ) la cui forma è la seguente:

\begin{itemize}
\item      Mnpg: [1x32x186 idpoly] Struttura idpoly di Matlab con la struttura identifica.
\item      Mnpc: [1x32x186 idpoly] Struttura idpoly di Matlab usando la soglia del 5\% per avere una sparsità maggiore. 	
\item serie di costanti
\begin{itemize}
\item      beta 
\item     sigma 
\item        NT 
\item     beta2 
\item    sigma2 
\item       NT2 
\item         n 
\item     pRKHS 
 \end{itemize}
 \end{itemize}
    
     
     
 % Dati(1).h.glar(1).mod

\begin{itemize}
\item     Mgl: [1x32x240 idpoly]Originale
\item    Mgls: [1x32x120 idpoly] 
\item     deg: 30
\item       n: 500
\end{itemize}
         
%Dati(1).h.pem.mod         
Come ultima campo si trova l'identificazione pem contenuta in  Dati(index).t.pem.mod con la seguente struttura:          
   
\begin{itemize}
\item    Mpem\_BIC: : [1x32x204 idpoly] Identificazione usando il metodo BIC per la stima dell'ordine del modello.
\item    Mpem\_AICC: [1x32x340 idpoly] Identificazione usando il metodo AICC per la stima dell'ordine del modello.
\item    n : numero di campioni usati.
\end{itemize}


    
           
           
           
