Оцените третий порядок, дискретное время, модель в пространстве состояний.

load iddata2 z2;
sys = n4sid(z2,3);

Случайным образом демонстрационный предполагаемая модель.

N = 20;
sys_array = rsample(sys,N);

Анализируйте неуверенность во время (шаг), и частота (Предвещают) ответы.

opt = bodeoptions;
opt.PhaseMatching = 'on';
figure;
bodeplot(sys_array,'g',sys,'r.',opt)

figure;
stepplot(sys_array,'g',sys,'r.-')

Оцените третий порядок, дискретное время, модель в пространстве состояний.

load iddata2 z2;
sys = n4sid(z2,3);

Случайным образом демонстрационный предполагаемая модель. Задайте уровень стандартного отклонения для беспокойства параметров модели.

N = 20;
sd = 2;
sys_array = rsample(sys,N,sd);

Анализируйте неуверенность модели.

figure;
bode(sys_array);

Оцените модель ARMAX.

load iddata1 z1
sys = armax(z1,[2 2 2 1]);

Случайным образом демонстрационный модель ARMAX. Встревожьте параметры модели до 2 стандартных отклонений.

N = 20;
sd = 2;
sys_array = rsample(sys,N,sd);

Сравните область уверенности частотной характеристики, соответствующую 2 стандартным отклонениям (асимптотическая оценка) с образцовым ответом массивов.

opt = bodeoptions; opt.PhaseMatching = 'on';
opt.ConfidenceRegionNumberSD = 2;
bodeplot(sys_array,'g',sys,'r',opt)

Чтобы просмотреть область уверенности, щелкните правой кнопкой мыши по графику и выберите Characteristics> Confidence Region.