Постройте нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера
plot(model)
plot(model,LineSpec)
plot(model1,...,modelN)
plot(model1,LineSpec1...,modelN,LineSpecN)
plot(___,Name,Value)
plot(
строит нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера на графике Хаммерстайна-Винера. График показывает ответы нелинейности ввода и вывода и линейные блоки, которые представляют модель.model
)
plot(model1,...,modelN)
генерирует график для многоуровневых моделей.
plot(model1,LineSpec1...,modelN,LineSpecN)
задает стиль линии для каждой модели. Вы не должны задавать стиль линии для всех моделей.
plot(___,
задает свойства графика с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими аргументами пары Name,Value
)Name,Value
. Этот синтаксис может включать любую из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
Оцените Модель Хаммерстайна-Винера и постройте ответы ее нелинейности ввода и вывода и линейных блоков.
load iddata3 model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone'); plot(model1)
Исследуйте различные графики в окне графика путем нажатия на один из трех блоков, которые представляют модель:
uNL - Введите нелинейность, представляя статическую нелинейность во входе (model.InputNonlinearity
) к LinearBlock.
Линейный Блок - Шаг, импульс, Предвещает и нулевые полюсом графики встроенной линейной модели (model.LinearModel
). По умолчанию график шага отображен.
yNL - Выведите нелинейность, представляя статическую нелинейность при выводе (model.OutputNonlinearity
) Линейного Блока.
load iddata3 model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone'); model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet'); plot(model1,'b-',model2,'g')
load iddata3 model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone'); model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet'); plot(model1,'b-',model2,'g','NumberOfSamples',50,'time',10,'InputRange',[-2 2]);
load iddata3 model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone'); model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet'); plot(model1,model2,'time',1:500,'freq',{0.01,100},'OutputRange',[0 1000]);
LineSpec
Стиль линии, символ маркера и цветСтиль линии, символ маркера и цвет, заданный как вектор символов. LineSpec
принимает значения, такие как 'b'
, 'b+:'
. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием plot
в документации MATLAB®.
Типы данных: char
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми.
Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение.
Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
plot(model,'NumberofSamples',10)
задает, чтобы использовать 10 точек данных для входных регрессоров.'NumberOfSamples'
— Количество точек данных, чтобы использовать для входных регрессоровКоличество точек данных, чтобы использовать для входных регрессоров при оценке нелинейности в отдельных каналах ввода или вывода, заданных как положительное целое число. Это свойство не влияет на графики линейного блока.
Типы данных: double
'InputRange'
— Минимальные и максимальные значения регрессора для оценки входной нелинейностиМинимальные и максимальные значения регрессора, чтобы использовать при оценке нелинейности в каждом входном канале, заданном как положительные целые числа или вектор [min max]
, где минимальное значение является меньше, чем максимальное значение.
Можно использовать 'uRange'
в качестве имени ярлыка для этого свойства.
Типы данных: double
'OutputRange'
— Минимальные и максимальные значения регрессора для оценки выходной нелинейностиМинимальные и максимальные значения регрессора, чтобы использовать при оценке нелинейности в каждом выходном канале, заданном как положительные целые числа или вектор [min max]
, где минимальное значение является меньше, чем максимальное значение.
Можно использовать 'yRange'
в качестве имени ярлыка для этого свойства.
Типы данных: double
Время
Выборки времени, чтобы вычислить переходные ответы линейного блокаВыборки времени, на которых должны быть вычислены переходные ответы (шаг и импульс) линейного блока модели idnlhw
, задали как одно из следующих значений:
Положительная скалярная величина — Обозначает время окончания для переходных ответов всех моделей. Например, 10.
Вектор моментов времени — двойной вектор equi-выбранных значений обозначает выборки времени, на которых должен быть вычислен переходный ответ. Например, [0:0.1:10].
Это свойство принимает те же значения как команда step
на модели.
'Frequency'
— Частоты, на которых можно вычислить Предвещать ответЧастоты, на которых можно вычислить Предвещать ответ, заданный как одно из следующих значений:
Область значений [Wmin Wmax]
— интервал Частоты между Wmin
и Wmax
(в модулях rad/(model.TimeUnit)
) ответил на использование логарифмически помещенных вопросов.
Вектор неотрицательных значений частоты — Позволяет вычисление, предвещают ответ на тех частотах.
По умолчанию ответ вычисляется на некоторых автоматически выбранных частотах в частотном диапазоне Найквиста. Частоты выше частоты Найквиста (pi/model.Ts
) проигнорированы.
Это свойство принимает те же значения как команда bode
на модели.
График Хаммерстайна-Винера отображает статическую нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера.
Исследование графика Хаммерстайна-Винера может помочь вам определить, выбрали ли вы сложную нелинейность для моделирования вашей системы. Например, предположите, что вы используете кусочно-линейную входную нелинейность, чтобы оценить вашу модель, но график показывает поведение насыщения. Можно оценить новую модель с помощью более простой нелинейности насыщения вместо этого. Для многомерных систем можно использовать график Хаммерстайна-Винера определить, исключить ли нелинейность для определенных каналов. Если нелинейность для определенного канала ввода или вывода не показывает сильное нелинейное поведение, можно оценить новую модель после установки нелинейности в том канале к модульному усилению.
Можно сгенерировать эти графики в приложении System Identification и в командной строке. В окне графика можно просмотреть нелинейность и линейные ответы путем нажатия на один из трех блоков, которые представляют модель:
uNL (входная нелинейность) — Нажатие кнопки этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность во входе к Linear Block
. График отображает evaluate(M.InputNonlinearity,u)
, где M
является моделью Хаммерстайна-Винера, и u
является входом к входному блоку нелинейности. Для получения информации о блоках смотрите Структуру Моделей Хаммерстайна-Винера.
Linear Block
— Кликните по этому блоку, чтобы просмотреть Шаг, послать импульсы, Предвещать, и нулевые полюсом графики ответа встроенной линейной модели (M.LinearModel
). По умолчанию график шага линейной модели отображен.
yNL (выходная нелинейность) — Нажатие кнопки этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность при выводе Linear Block
. График отображает evaluate(M.OutputNonlinearity,x)
, где x
является вывод линейного блока.
Чтобы узнать больше, как сконфигурировать линейные и нелинейные графики блоков, смотрите Конфигурирование Графика Хаммерстайна-Винера.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.