Создайте информационный объект тренда, чтобы сохранить смещение, среднее значение и информацию о тренде для сигналов временной области, сохраненных в iddata объект
T = getTrend(data)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. Можно затем применить информацию о тренде в T к любому data или к другому iddata объекты при помощи detrend или retrend.
T = getTrend(data,0)InputOffset и OutputOffset свойства T, соответственно.
T = getTrend(data,1)T. Следующий код представляет прямую линию:
ULine = Tr.InputOffset + (time-t0)*Tr.InputSlope YLine = Tr.OutputOffset + (time-t0)*Tr.OutputSlope
time равно Z.SamplingInstants и t0 равно data.Tstart.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 смещения 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)
Загрузите и отобразите на графике данные, которые содержат два входных канала и один выходной канал.
load z7lintrend z7L plot(z7L)
Выходной канал z7L содержит линейный тренд, который не присутствует во входных каналах. Вычислите информацию о тренде.
T = getTrend(z7L,1)
Trend specifications for data "z7L" with 2 input(s), 1 output(s), 1 experiment(s):
DataName: 'z7L'
InputOffset: [-0.0764 -0.0683]
OutputOffset: -0.2642
InputSlope: [4.8338e-04 3.1642e-04]
OutputSlope: 0.0268
Ограничьте информацию о тренде выходным каналом только путем устанавливания входных значений тренда к 0.
T.InputOffset = [0 0]; T.InputSlope = [0 0]; T
Trend specifications for data "z7L" with 2 input(s), 1 output(s), 1 experiment(s):
DataName: 'z7L'
InputOffset: [0 0]
OutputOffset: -0.2642
InputSlope: [0 0]
OutputSlope: 0.0268
Удалите линейный тренд из данных.
z7d = detrend(z7L,T); plot(z7d)
Тренд больше не находится в выходных данных, и входные данные неизменно.