Оцените частотную характеристику с разрешением фиксированной частоты с помощью спектрального анализа
G = spa(data)
G = spa(data,winSize,freq)
G = spa(data,winSize,freq,MaxSize)
G = spa(data)
оценочная частотная характеристика (с неуверенностью) и шумовой спектр со времени - или данные частотного диапазона. data
является объектом iddata
или idfrd
и может быть комплексный оцененный. G
как объект idfrd
. Для timeseries data
G
является предполагаемым спектром и стандартным отклонением.
Информация о результатах оценки и используемых опциях хранится в свойстве Report
модели. Report
имеет следующие поля:
Состояние
Сводные данные состояния модели, которое указывает, была ли модель создана конструкцией или получена оценкой.
Method
— Команда оценки используется.
WindowSize
— Размер окна Hann.
DataUsed
— Атрибуты данных используются для оценки. Структура со следующими полями:
Имя
Имя набора данных.
Ввод
Тип данных.
Длина
Количество выборок данных.
Ts
— 'SampleTime' .
InterSample
— Введите междемонстрационное поведение.
InputOffset
— Сместите удаленный из входных данных временного интервала во время оценки.
OutputOffset
— Сместите удаленный из выходных данных временного интервала во время оценки.
G = spa(data,winSize,freq)
оценочная частотная характеристика на частотах freq
. freq
является вектором - строкой из значений в rad/TimeUnit
, где TimeUnit
относится к свойству TimeUnit
данных. Для данных дискретного времени набор связан freq
в частоте Найквиста. winSize
является скалярным целым числом, которое устанавливает размер окна Hann.
G = spa(data,winSize,freq,MaxSize)
может улучшать вычислительную производительность с помощью MaxSize
, чтобы разделить данные ввода - вывода, таким образом, что каждый сегмент содержит меньше, чем элементы MaxSize
. MaxSize
является положительным целым числом.
spa
применяет метод спектрального анализа Blackman-Tukey путем выполнения этих шагов:
Вычисляет ковариации и перекрестную ковариацию от u (t) и y (t):
Вычисляет преобразования Фурье ковариаций и перекрестной ковариации:
где окно Hann с шириной (размер задержки) M. Можно задать M
, чтобы управлять разрешением частоты оценки, которая является приблизительно равным 2π/M
радом/шагом расчета.
По умолчанию эта операция использует 128 равномерно распределенных значений частоты между 0 (исключенный) и π, где w = [1:128]/128*pi/Ts
и Ts
являются шагом расчета того набора данных. Размером задержки по умолчанию окна Hann является M = min(length(data)/10,30)
. Для частот по умолчанию, быстрых преобразований Фурье (FFT) использования — который более эффективен, чем для пользовательских частот.
M =
γ находится в Таблице 6.1 Ljung (1999). Стандартные отклонения находятся на страницах 184 и 188 в Ljung (1999).
Вычислите функцию частотной характеристики и выходной спектр шума .
spectrum
является матрицей спектра и для вывода и для входных каналов. Таким образом, если z = [data.OutputData
, data.InputData]
, spectrum
содержит как данные о спектре спектр мощности с матричным знаком z
.
'
является комплексным сопряженным транспонированием.
Ljung, L. System Identification: теория для пользователя, второго Эда., PTR Prentice Hall, 1999.