Сгенерируйте Диаграмму Боде.

sys = rss(5);
h = bodeplot(sys);

Измените модули в Гц и подавите график фазы. Для этого отредактируйте свойства указателя графика, h.

setoptions(h,'FreqUnits','Hz','PhaseVisible','off');

График автоматически обновляется, когда вы вызываете setoptions.

Создайте Диаграмму Боде динамической системы.

sys = tf(1,[1 1]); 
h = bodeplot(sys);

Зафиксируйте фазу на уровне 1 рад/с до 750 градусов. Для этого получите свойства графика. Затем измените свойства PhaseMatchingFreq и PhaseMatchingValue совпадать с фазой к заданной частоте.

p = getoptions(h); 
p.PhaseMatching = 'on'; 
p.PhaseMatchingFreq = 1; 
p.PhaseMatchingValue = 750;

Обновите график.

setoptions(h,p);

Первая диаграмма Боде имеет фазу-45 градусов на частоте 1 рад/с. При установке опций соответствия фазы так, чтобы на уровне 1 рад/с фаза была близка, 750 градусов дают к второй Диаграмме Боде. Обратите внимание на то, что, однако, фаза может только быть-45 + N*360, где N является целым числом, и таким образом, график установлен в самую близкую допустимую фазу, а именно, 675 градусов (или 2*360 - 45 = 675).

Сравните частотные характеристики идентифицированных моделей в пространстве состояний порядка 2 и 6 наряду с их 2 $$\sigma$$ области уверенности.

load iddata1
sys1 = n4sid(z1, 2); 
sys2 = n4sid(z1, 6);

Обе модели производят приблизительно 70%-ю подгонку к данным. Однако sys2 показывает более высокую неопределенность в ее частотной характеристике, особенно близко к частоте Найквиста как показано графиком:

w = linspace(8,10*pi,256);
h = bodeplot(sys1,sys2,w);
setoptions(h,'PhaseMatching','on','ConfidenceRegionNumberSD',2);

Щелкните правой кнопкой по графику и выберите Characteristics> Confidence Region, чтобы включить характеристику области уверенности. В качестве альтернативы введите showConfidence(h) построить область уверенности.

Сравните частотную характеристику параметрической модели, идентифицированной из данных о вводе/выводе, к непараметрической модели, идентифицированной с помощью тех же данных. Идентифицируйте параметрические и непараметрические модели на основе данных.

load iddata2 z2;
w = linspace(0,10*pi,128);
sys_np = spa(z2,[],w);
sys_p = tfest(z2,2);

spa и tfest потребуйте программного обеспечения System Identification Toolbox™. sys_np непараметрическая идентифицированная модель. sys_p параметрическая идентифицированная модель.

Создайте Диаграмму Боде, которая включает обе системы.

opt = bodeoptions;  
opt.PhaseMatching = 'on';
bodeplot(sys_np,sys_p,w,opt);