TrendInfo

Возместите и линейные значения наклона тренда для удаления тренда данных

Описание

TrendInfo класс представляет смещение и линейную информацию о тренде входных и выходных данных. Построение соответствующего объекта позволяет вам:

  • Вычислите и сохраните средние значения или хорошо-подходящие линейные тренды сигналов входных и выходных данных.

  • Задайте определенные смещения и тренды, которые будут удалены из данных ввода - вывода.

Путем хранения смещения и информации о тренде, можно применить его к нескольким наборам данных.

После оценки линейной модели из детрендированных данных можно симулировать модель при исходных условиях операции путем добавления сохраненного тренда в симулированное выходное использование retrend.

Конструкция

Для текущих данных, если вы хотите задать определенное смещение или тренд, который будет удален из этих данных, создают TrendInfo объектное использование getTrend. Например:

T = getTrend(data)

где данные iddata объект, из которого вы будете удалять смещение или линейный тренд и T TrendInfo объект. Необходимо затем присвоить определенное смещение и наклонные значения как свойства этого объекта прежде, чем передать объект в качестве аргумента к detrend.

Для установившихся данных, если вы хотите детрендировать данные и хранить информацию тренда, использование detrend команда с выходным аргументом в пользу того, чтобы хранить информацию тренда.

Свойства

После создания объекта можно использовать get или запись через точку, чтобы получить доступ к значениям свойства объекта.

PropertyName Значение по умолчаниюОписание
DataName''Имя iddata объект, из которого информация о тренде выведена (если таковые имеются)
InputOffsetzeros(1,nu), где nu количество входных параметров
  • Для текущих данных физическое равновесие возместило вас, задают для каждого входного сигнала.

  • Для установившихся данных, среднего значения входных значений. Вычисленный автоматически при удалении тренда данных.

  • При удалении линейного тренда из данных ввода - вывода, значения линии в t0, где t0 время начала.

Для нескольких данных об эксперименте это - массив ячеек размера, равного количеству экспериментов в наборе данных.

InputSlopezeros(1,nu), где nu количество входных параметров

Наклон линейного тренда во входных данных, вычисленных автоматически при использовании detrend команда, чтобы удалить линейный тренд в данных.

Для нескольких данных об эксперименте это - массив ячеек размера, равного количеству экспериментов в наборе данных.

OutputOffsetzeros(1,ny), где ny количество выходных параметров
  • Для текущих данных физическое равновесие возместило вас, задают для каждого выходного сигнала

  • Для установившихся данных, среднего значения выходных значений. Вычисленный автоматически при удалении тренда данных.

  • При удалении линейного тренда из данных ввода - вывода, значения линии в t0, где t0 время начала.

Для нескольких данных об эксперименте это - массив ячеек размера, равного количеству экспериментов в наборе данных.

OutputSlopezeros(1,ny), где ny количество выходных параметров

Наклон линейного тренда в выходных данных, вычисленных автоматически при использовании detrend команда, чтобы удалить линейный тренд в данных.

Для нескольких данных об эксперименте это - массив ячеек размера, равного количеству экспериментов в наборе данных.

Примеры

свернуть все

Удалите заданное смещение из сигналов ввода и вывода.

Загрузите данные SISO, содержащие векторы u2 и y2.

load dryer2

Создайте 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

Создайте TrendInfo объект, который хранит информацию тренда как часть удаления тренда данных.

Загрузите данные SISO, содержащие векторы u2 и y2.

load dryer2

Создайте объект данных с шагом расчета 0,08 секунд.

data = iddata(y2,u2,0.08);

Детрендируйте среднее значение из данных и сохраните среднее значение как TrendInfo объект T.

[data_d,T] = detrend(data,0);

Просмотрите среднее значение, удаленное из данных.

get(T)
ans = struct with fields:
        DataName: 'data'
     InputOffset: 5.0000
    OutputOffset: 4.8901
      InputSlope: 0
     OutputSlope: 0

Представленный в R2009a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте