Смещение данных и информация о тренде
T = getTrend(data)
T = getTrend(data,0)
T = getTrend(data,1)
T = getTrend(data) создает TrendInfo возразите, чтобы сохранить смещение, среднее значение или линейную информацию о тренде для того, чтобы детрендировать или повторно отклониться данные. Можно присвоить определенное смещение и наклонные значения к T.
T = getTrend(data,0) вычисляет средние значения ввода и вывода, сигнализирует и хранит их как InputOffset и OutputOffset свойства T, соответственно.
T = getTrend(data,1) вычисляет хорошо-подходящую прямую линию и для ввода и вывода, сигнализирует и хранит их как свойства T.
Удалите заданное смещение из сигналов ввода и вывода.
Загрузите данные SISO, содержащие векторы u2 и y2.
load dryer2Создайте объект данных с шагом расчета 0,08 секунд и постройте его.
data = iddata(y2,u2,0.08); plot(data)
Данные имеют ненулевое среднее значение.
Сохраните смещение данных и информацию о тренде в TrendInfo объект.
T = getTrend(data);
Присвойте значения смещения TrendInfo объект.
T.InputOffset = 5; T.OutputOffset = 5;
Вычтите смещение из данных.
data_d = detrend(data,T);
Отобразите детрендированные данные на графике по тому же графику.
hold on
plot(data_d)
Просмотрите среднее значение, удаленное из данных.
get(T)
ans = struct with fields:
DataName: 'data'
InputOffset: 5
OutputOffset: 5
InputSlope: 0
OutputSlope: 0
Вычислите средние значения сигнала ввода - вывода, сохраните их и детрендируйте данные.
Загрузите данные SISO, содержащие векторы u2 и y2.
load dryer2Создайте объект данных с шагом расчета 0,08 секунд.
data = iddata(y2,u2,0.08);
Вычислите среднее значение данных.
T = getTrend(data,0);
Удалите среднее значение из данных.
data_d = detrend(data,T);
Отобразите исходные и детрендированные данные на графике по тому же графику.
plot(data,data_d)
