Создайте следующую передаточную функцию дискретного времени:

H = tf([1 -1],[1 1 0.3],0.1);

Шаг расчета модели $$T_s=0.1s$$.

Выведите непрерывное время, "обнулите порядок, содержат" эквивалентную модель.

Hc = d2c(H)

Hc =
 
   121.7 s + 1.081e-13
  ---------------------
  s^2 + 12.04 s + 776.7
 
Continuous-time transfer function.

Дискретизируйте получившуюся модель, Hc, с нулевым порядком по умолчанию содержат метод и шаг расчета 0,1 с, чтобы возвратить исходную дискретную модель, H.

c2d(Hc,0.1)

ans =
 
      z - 1
  -------------
  z^2 + z + 0.3
 
Sample time: 0.1 seconds
Discrete-time transfer function.

Используйте метод приближения Тастина, чтобы преобразовать H к непрерывной модели времени.

Hc2 = d2c(H,'tustin');

Дискретизируйте получившуюся модель, Hc2, чтобы возвратить исходную модель дискретного времени, H.

c2d(Hc2,0.1,'tustin');

Оцените модель передаточной функции дискретного времени и преобразуйте ее в модель непрерывного времени.

load iddata1
sys1d = tfest(z1,2,'Ts',0.1);
sys1c = d2c(sys1d,'zoh');

Оцените модель передаточной функции непрерывного времени.

sys2c = tfest(z1,2);

Сравните ответ sys1c и непосредственно предполагаемая модель непрерывного времени, sys2c.

compare(z1,sys1c,sys2c)

Эти две системы почти идентичны.

Преобразуйте идентифицированную модель передаточной функции дискретного времени в непрерывное время.

load iddata1
sysd = tfest(z1,2,'Ts',0.1);
sysc = d2c(sysd,'zoh');

sys1c не имеет никакой информации о ковариации. d2c операция приводит к потере данных о ковариации идентифицированных моделей.

Регенерируйте информацию о ковариации с помощью нулевого обновления итерации с теми же данными о команде и оценке оценки.

opt = tfestOptions; 
opt.SearchOptions.MaxIterations = 0;
sys1c = tfest(z1,sysc,opt);

Анализируйте эффект на неопределенности частотной характеристики.

h = bodeplot(sysd,sys1c);
showConfidence(h,3)

Неопределенность в sys1c и sysd сопоставимы до частоты Найквиста. Однако sys1c показывает большую неопределенность в частотном диапазоне, для которого данные об оценке не предоставляют информации.

Если у вас нет доступа к данным об оценке, используйте translatecov команда, которая является приближением Гаусса основанный на формуле перевод ковариации через операции преобразования типа модели.