Опция установлена для sim
opt = simOptionsopt = simOptions(Name,Value)opt = simOptions;
Создайте набор опции для sim, задающего следующие опции.
Нулевые начальные условия
Введите смещение 5 для второго входа 2D входной модели
opt = simOptions('InitialCondition','z','InputOffset',[0; 5]);
Создайте шумовые данные для симуляции с выборками входных данных 500 и двумя выходными параметрами.
noiseData = randn(500,2);
Создайте набор опции по умолчанию.
opt = simOptions;
Измените набор опции, чтобы добавить шумовые данные.
opt.AddNoise = true; opt.NoiseData = noiseData;
Используйте исторические данные ввода - вывода в качестве прокси для начальных условий при симуляции модели.
Загрузите 2D вход, набор данных с одним выходом.
load iddata7 z7
Идентифицируйте модель в пространстве состояний пятого порядка с помощью данных.
sys = n4sid(z7, 5);
Разделите набор данных в две части.
zA = z7(1:15); zB = z7(16:end);
Моделируйте модель с помощью входного сигнала в zB.
uSim = zB;
Симуляция требует начальных условий. Значения сигналов в zA являются историческими данными, то есть, они - значения ввода и вывода в течение времени, сразу предшествующего данным в zB. Используйте zA в качестве прокси для необходимых начальных условий.
IO = struct('Input',zA.InputData,'Output',zA.OutputData); opt = simOptions('InitialCondition',IO);
Моделируйте модель.
ysim = sim(sys,uSim,opt);
Чтобы понять, как прошлые данные сопоставлены с начальными состояниями модели, смотрите, Понимают Использование Исторических данных для Симуляции модели.
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.
'AddNoise',true','InputOffset',[5;0] добавляет Гауссов белый шум по умолчанию в модель ответа и задает входное смещение 5 для первых из двух образцовых входных параметров.'InitialCondition' — Начальные условия симуляции[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрица | структура | массив структур | 'model'Начальные условия симуляции, заданные как одно из следующего:
Z Нулевые начальные условия.
Вектор числового столбца начальных состояний с длиной равняется порядку модели.
Для данных мультиэксперимента задайте матрицу со столбцами Ne, где Ne является количеством экспериментов, чтобы сконфигурировать начальные условия отдельно для каждого эксперимента. В противном случае используйте вектор-столбец, чтобы задать те же начальные условия для всех экспериментов.
Используйте эту опцию для моделей в пространстве состояний (idss и idgrey) только.
Структура со следующими полями, которые содержат исторические значения ввода и вывода какое-то время интервал сразу перед временем начала данных, используемых в симуляции:
| Поле | Описание |
|---|---|
Input | Введите историю, заданную как матрица со столбцами Nu, где Nu является количеством входных каналов. Для моделей timeseries используйте []. Количество строк должно быть больше, чем или равным порядку модели. |
Output | Выведите историю, заданную как матрица со столбцами Ny, где Ny является количеством выходных каналов. Количество строк должно быть больше, чем или равным порядку модели. |
Для примера смотрите Исторические данные Использования, чтобы Задать Начальные условия для Симуляции модели.
Для данных мультиэксперимента сконфигурируйте начальные условия отдельно для каждого эксперимента путем определения InitialCondition как массива структур с элементами Ne. Чтобы задать те же начальные условия для всех экспериментов, используйте одну структуру.
Программное обеспечение использует data2state, чтобы сопоставить исторические данные с состояниями. Если вашей моделью не является idss, idgrey, idnlgrey или idnlarx, программное обеспечение сначала преобразовывает модель в свое представление пространства состояний и затем сопоставляет данные с состояниями. Если преобразование вашей модели к idss не возможно, предполагаемые состояния возвращены пустые.
'model' — Используйте эту опцию для моделей idnlgrey только. Программное обеспечение устанавливает начальные состояния на значения, заданные в свойстве sys.InitialStates модели sys.
[] — Соответствует нулевым начальным условиям для всех моделей кроме idnlgrey. Для моделей idnlgrey программное обеспечение обрабатывает [] как 'model' и задает начальные состояния как sys.InitialStates.
'X0Covariance' — Ковариация вектора начальных состояний[] (значение по умолчанию) | матрицаКовариация вектора начальных состояний, заданного как одно из следующего:
Положительная определенная матрица размера Nx-by-Nx, где Nx является порядком модели.
Для данных мультиэксперимента задайте как Nx-by-Nx-by-Ne матрица, где Ne является количеством экспериментов.
[] — Никакая неуверенность в начальных состояниях.
Используйте эту опцию только для моделей в пространстве состояний (idss и idgrey), когда 'InitialCondition' будет задан как вектор-столбец. Используйте эту опцию, чтобы составлять начальную неуверенность условия при вычислении стандартного отклонения моделируемого ответа модели.
'InputOffset' — Входной сигнал смещается[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение входного сигнала, заданное как вектор-столбец длины Nu. Используйте [], при отсутствии входных смещений. Каждый элемент InputOffset вычтен из соответствующих входных данных, прежде чем вход будет использоваться, чтобы моделировать модель.
Для данных о мультиэксперименте задайте InputOffset как:
Nu-by-Ne матрица, чтобы установить смещения отдельно для каждого эксперимента.
Вектор-столбец длины Nu, чтобы применить то же смещение для всех экспериментов.
'OutputOffset' — Выходной сигнал смещается[] (значение по умолчанию) | вектор-столбец | матрицаСмещение выходного сигнала, заданное как вектор-столбец длины Ny. Используйте [], при отсутствии выходных смещений. Каждый элемент OutputOffset добавляется к соответствующему моделируемому выходному ответу модели.
Для данных о мультиэксперименте задайте OutputOffset как:
Ny-by-Ne матрица, чтобы установить смещения отдельно для каждого эксперимента.
Вектор-столбец длины Ny, чтобы применить то же смещение для всех экспериментов.
'AddNoise' — Шумовой переключатель сложенияfalse (значение по умолчанию) | trueШумовой переключатель сложения, заданный как логическое значение, указывающее, добавить ли шум в модель ответа.
'NoiseData' — Шумовые данные сигнала[] (значение по умолчанию) | матрица | массив ячеек матрицШумовые данные сигнала, заданные как одно из следующего:
[] — Гауссов белый шум по умолчанию.
Матрица со строками Ns и столбцами Ny, где Ns является количеством выборок входных данных и Ny, является количеством выходных параметров. Каждая матричная запись масштабируется согласно свойству NoiseVariance моделируемой модели и добавляется к соответствующей точке выходных данных. Чтобы установить NoiseData на уровне, который сопоставим с моделью, используйте белый шум с нулевым средним значением и модульной ковариационной матрицей.
Массив ячеек матриц Ne, где Ne является количеством экспериментов для данных о мультиэксперименте. Используйте массив ячеек, чтобы установить NoiseData отдельно для каждого эксперимента, в противном случае установить тот же шумовой сигнал для всех экспериментов с помощью матрицы.
NoiseData является шумовым сигналом, e (t), для модели
Здесь, G является передаточной функцией от входа, u (t), к выводу, y (t), и H является шумовой передаточной функцией.
NoiseData используется для симуляции только, когда AddNoise верен.
opt — Опция установлена для команды simsimOptions установленаНабор опции для команды sim, возвращенной как опция simOptions, установлен.
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.