\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.
La struttura dati  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  fatta per essere esplorata velocemente, ogni elemento  formato da 4 campi:

\begin{itemize}
\item t: [1x1 struct] :  che ha sua volta  una struttura
\item h: [1x1 struct] : che ha sua volta  una struttura
\item name\_of\_y , una stringa contenente il nome esteso del sensore
\item id , una stringa contenente il numero del sensore
\end{itemize}



Dove .h e .t contengo a loro volta gli stessi campi, per cui la descrizione che avverr in seguito sar 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 sar n-esima temperatura o umidit.
\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 i vuole identificare. La parte finale \_org indica che non  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  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          	.y\_id: [2494x1 double] :
\item      	.Udati\_id: [2494x32 double] :

\item   	.sseh\_yy: [1x2 struct] : Struttura in cui  rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo sseh usando il parametro yy
\item 	.sseh\_ny: [1x2 struct] : Struttura in cui  rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo sseh usando il parametro ny
\item  	.n4sid: [1x1 struct] : Struttura in cui  rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo n4sid
\item  	.ssglar: [1x1 struct] : Struttura in cui  rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo ssglar
\item    	.pem: [1x1 struct] :  Struttura in cui  rinchiusa tutta l'identificazione eseguita con l'algoritmo pem
\item   	.glar: [1x1 struct] :  Struttura in cui  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. Essendoci due variabili che potevano essere modificata, sseh\_xx  una struttura 2d la cui dimensione  pari len( vett(n) ) x len( vett(p) ). Nella simulazione finale sono 


\begin{itemize}
\item Mnpf
\item n\_
\item p\_
\item dati\_val
\end{itemize}

    
 %Dati(1).h.n4sid

\begin{itemize}
\item    struc\_n4sid: [1x3 struct]
\item       best\_mod: [1x1 struct]       
\end{itemize}
      
 %Dati(1).h.n4sid.best_mod


\begin{itemize}
\item       dati\_id: [601x1x32 iddata]
\item      dati\_val: [800x1x32 iddata]
\item    iden\_n4sid: [4-D idss]
\item             n: 600
\item           fit: 69.7444
 \end{itemize}
          
           
           
 %Dati(1).h.ssglar(1).mod

\begin{itemize}
 \item     Mnpg: [1x32x186 idpoly]
\item      beta: 1
\item     sigma: 1.0000e+25
\item        NT: 1
\item      Mnpc: [1x32x186 idpoly]
\item     beta2: 1
\item    sigma2: 1.0000e+50
\item       NT2: 33
\item         n: 500
\item     pRKHS: 30
 \end{itemize}
    
     
     
 % Dati(1).h.glar(1).mod

\begin{itemize}
\item     Mgl: [1x32x240 idpoly]
\item    Mgls: [1x32x120 idpoly]
\item     deg: 30
\item       n: 500
        
  \end{itemize}
         
           
           

           
           
           
           
