Оцените модели частотной характеристики с шумом Используя Signal Processing Toolbox
Откройте модель Simulink® и задайте который фрагмент модели линеаризовать:
load_system('magball') io(1) = linio('magball/Desired Height',1); io(2) = linio('magball/Magnetic Ball Plant',1,'output');
Создайте случайный входной сигнал для симуляции:
in = frest.Random('Ts',0.001,'NumSamples',1e4);
Линеаризуйте модель в установившейся рабочей точке:
op = findop('magball',operspec('magball'),... findopOptions('DisplayReport','off')); sys = linearize('magball',io,op);
Симулируйте модель, чтобы получить выход в выходной точке линеаризации:
[sysest,simout] = frestimate('magball',io,in,op);Оцените модель частотной характеристики использование программного обеспечения Signal Processing Toolbox™, которое включает работу с окнами и усреднение:
input = generateTimeseries(in);
output = detrend(simout{1}.Data,'constant');
[Txy,F] = tfestimate(input.Data(:),...
output,hanning(4000),[],4000,1/in.Ts);
systfest = frd(Txy,2*pi*F);
Сравните результаты аналитической линеаризации и tfestimate:
ax = axes; h = bodeplot(ax,sys,'b',systfest,'g',systfest.Frequency); setoptions(h,'Xlim',[10,1000],'PhaseVisible','off') legend(ax,'Linear model using LINEARIZE','Frequency response using Signal Processing Toolbox',... 'Location','SouthWest')
В этом случае, команда Signal Processing Toolbox tfestimate дает более точную оценку, чем frestimate из-за работы с окнами и усреднения.