Преобразуйте идентифицированную линейную модель с шумовыми каналами к модели с измеренными каналами только
mod1 = noisecnv(mod)
mod2
= noisecnv(mod,'normalize')
mod1 = noisecnv(mod)
и mod2
= noisecnv(mod,'normalize')
преобразуйте идентифицированную линейную модель с шумовыми каналами к модели с измеренными каналами только.
mod
любая линейная идентифицированная модель, idproc
, idtf
, idgrey
, idpoly
, или idss
.
Шумовой вход образовывает канал в mod
преобразованы можно следующим образом: Рассмотрите модель с обоими измеренными входными каналами u (каналы ню) и шумовые каналы e (нью-йоркские каналы) с ковариационной матрицей Λ:
где L является нижней треугольной матрицей. Обратите внимание на то, что mod.NoiseVariance
= Λ. Модель может также быть описана с модульным отклонением, с помощью нормированного источника шума v:
mod1 = noisecnv(mod)
преобразует модель в представление системы [G H] с входными параметрами nu+ny и ny выходные параметры. Все входные параметры обработаны, как измерено, и mod1
не имеет никакой шумовой модели. Бывшие шумовые входные каналы имеют, называет e@yname
, где yname
имя соответствующего выхода.
mod2 = noisecnv(mod,'norm')
преобразует модель в представление системы [G HL] с входными параметрами nu+ny и ny выходные параметры. Все входные параметры обработаны, как измерено, и mod2
не имеет никакой шумовой модели. Бывшие шумовые входные каналы имеют, называет v@yname
, где yname
имя соответствующего выхода. Обратите внимание на то, что шумовой матричный фактор отклонения L обычно сомнителен (имеет ненулевую ковариацию). Это учтено в описании неопределенности mod2
.
Если mod
временные ряды, то есть, nu = 0
, mod1
модель, которая описывает передаточную функцию H с измеренными входными каналами. Аналогично, mod2
описывает HL передаточной функции.
Отметьте различие для подссылки:
mod(:,[])
дает описание шумовых характеристик модели как модель timeseries, то есть, это описывает H и также ковариацию e. В отличие от этого noisecnv(m(:,[]))
или noise2meas(m)
опишите только передаточную функцию H. Чтобы получить описание нормированного HL передаточной функции, используйте noisecnv(m(:,[]),'normalize')
или noise2meas('normalize')
.
Преобразование шумовых каналов к измеренным входным параметрам полезно, чтобы изучить свойства отдельных передаточных функций от шума, чтобы вывести. Это также полезно для преобразования идентифицированных линейных моделей к представлениям, которые не обрабатывают описания воздействия явным образом.
Идентифицируйте модель с измеренным компонентом (G) и нетривиальный шумовой компонент (H). Сравните амплитуду частотной характеристики измеренного компонента на амплитуду спектра шумового компонента. Необходимо преобразовать шумовой компонент в измеренный при помощи noisecnv
если вы хотите сравнить его поведение с действительно измеренным компонентом.
load iddata2 z2 sys1 = armax(z2,[2 2 2 1]); % model with noise component sys2 = tfest(z2,3); % model with a trivial noise component sys1 = noisecnv(sys1); sys2 = noisecnv(sys2); bodemag(sys1,sys2)
idssdata
| noise2meas
| tfdata
| zpkdata