Используйте idfilt, чтобы применить полосу пропускания и другие пользовательские фильтры к временному интервалу или объекту iddata частотного диапазона.
В целом можно задать любой пользовательский фильтр. Используйте этот синтаксис, чтобы отфильтровать объект iddata data с помощью фильтра под названием filter:
fdata = idfilt(data,filter)
В самом простом случае можно задать фильтр полосы пропускания для данных временного интервала с помощью следующего синтаксиса:
fdata = idfilt(data,[wl wh])
В этом случае w1 и wh представляют низкие частоты и высокие частоты полосы пропускания, соответственно.
Можно задать несколько полос пропускания, можно следующим образом:
filter=[[w1l,w1h];[ w2l,w2h]; ....;[wnl,wnh]]
Фильтром является n-by-2 матрица, где каждая строка задает полосу пропускания в радианах в секунду.
Чтобы задать полосу задерживания между ws1 и ws2, использовать
filter = [0 ws1; ws2 Nyqf]
где, Nyqf является частотой Найквиста.
Для данных временного интервала фильтрацией полосы пропускания являются расположенные каскадом Фильтры Баттерворта заданного порядка. Порядок фильтра по умолчанию равняется 5. Фильтр Баттерворта совпадает с butter в продукте Signal Processing Toolbox™. Для данных частотного диапазона выберите обозначенные фрагменты данных, чтобы выполнить фильтрацию полосы пропускания.
Используйте idfilt, чтобы применить полосу пропускания и другие пользовательские фильтры к временному интервалу или объекту iddata частотного диапазона.
В целом можно задать любой пользовательский фильтр. Используйте этот синтаксис, чтобы отфильтровать объект iddata data с помощью фильтра под названием filter:
fdata = idfilt(data,filter)
Можно задать общий single-input/single-output (SISO) система для фильтрации данные частотного диапазона или временной интервал. Для частотного диапазона только, можно задать (непараметрическую) частотную характеристику фильтра.
Вы используете этот синтаксис, чтобы отфильтровать объект iddata data с помощью пользовательского фильтра, заданного filter:
fdata = idfilt(data,filter)
filter может быть также любым следующим:
filter = idm
filter = {num,den}
filter = {A,B,C,D}
idm является идентифицированной линейной моделью SISO или объектом LTI. Для получения дополнительной информации об объектах LTI, см. документацию Control System Toolbox™.
{num,den} задает фильтр как передаточную функцию как массив ячеек числителя и коэффициентов фильтра знаменателя.
{A,B,C,D} является массивом ячеек матриц пространства состояний SISO.
Специально для данных частотного диапазона вы задаете частотную характеристику фильтра:
filter = Wf
Здесь, Wf является вектором действительных или комплексных чисел, которые задают частотную характеристику фильтра, где вводы и выводы data на частоте data.Frequency(kf) умножаются на Wf(kf). Wf является вектор-столбцом с длиной, равной количеству частот в data.
Когда data содержит несколько экспериментов, Wf является массивом ячеек с длиной, равной количеству экспериментов в data.
Для данных временного интервала фильтрация является причинной по умолчанию. Причинные фильтры обычно вводят фазу, переключают результаты на нижний регистр. Чтобы использовать непричинный фильтр нулевой фазы (соответствующий filtfilt в продукте Signal Processing Toolbox), задайте третий аргумент в idfilt:
fdata = idfilt(data,filter,'noncausal')
Для данных частотного диапазона сигналы умножаются на частотную характеристику фильтра. С фильтрами, заданными, когда, полоса пропускания фильтрует, это вычисление дает идеал, фильтрация нулевой фазы (“фильтры кирпичной стены”). Удалены частоты, которые были присвоены нулевой вес фильтром (вне полосы пропускания или с помощью частотной характеристики).
Когда вы применяете idfilt к объекту данных idfrd, данные сначала преобразованы в объект iddata частотного диапазона (см. Преобразование Между Данными Частотного диапазона и Частотной характеристики). Результатом является объект iddata.