System Identification Toolbox™ обеспечивает инструменты для анализа данных и для оценки и оценки моделей и во время и в частотные диапазоны. Чтобы использовать инструменты и методы, которые не находятся в той же области как ваши результаты измерений, можно преобразовать данные между временным интервалом и частотным диапазоном.
iddata временной интервал объектно-ориентированной памяти или данные частотного диапазона.
Данные Time-domain состоят из одной или нескольких входных переменных u (t) и одна или несколько выходных переменных y (t), произведенный как функция времени.
Данные Frequency-domain состоят или из преобразованных сигналов временной области ввода и вывода или из системной частотной характеристики, произведенной как функция частоты независимой переменной.
Для получения дальнейшей информации о представлении временного интервала и данных частотного диапазона в MATLAB®, смотрите Данные о Представлении в рабочем пространстве MATLAB.
Можно преобразовать данные от одной области до другого. Таблица суммирует команды для преобразования данных между временным и частотным диапазоном. Дополнительные сведения см. в соответствующих страницах с описанием команды.
| Команда | Описание | Пример синтаксиса |
|---|---|---|
fft | Преобразуйте данные временного интервала к частотному диапазону. Можно задать | Преобразовать временной интервал f_data = fft(t_data,N) |
ifft | Преобразуйте данные частотного диапазона к временному интервалу. Частоты линейны и равномерно распределены. | Преобразовать частотный диапазон t_data = ifft(f_data) |
Преобразование iddata данные в форму idfrd частотная характеристика является типом оценки. Если вы хотите оценить частотную характеристику с помощью iddata возразите, смотрите Преобразование Между Данными Частотного диапазона и Частотной характеристики.
Преобразуйте данные от временного интервала до частотного диапазона и назад к временному интервалу и сравните эффективность для моделей, оцененных из исходных и преобразованных данных.
Загрузите и отобразите данные временного интервала на графике z1, который содержит 300 выборок.
load iddata1 z1 plot(z1)
Найдите шаг расчета Ts из z1.
Ts = z1.Ts
Ts = 0.1000
Шаг расчета составляет 0,1 с.
Преобразуйте z1 в частотный диапазон.
z1f = fft(z1)
z1f =
Frequency domain data set with responses at 151 frequencies.
Frequency range: 0 to 31.416 rad/seconds
Sample time: 0.1 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Частотный диапазон расширяет к 31,416 рад/с, который равен частоте Найквиста pi/Ts.
Отобразите данные частотного диапазона на графике.
plot(z1f)
Преобразуйте z1f назад к временному интервалу и графику эти два сигнала временной области вместе..
z1t = ifft(z1f)
z1t =
Time domain data set with 300 samples.
Sample time: 0.1 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
plot(z1t,z1)
Сигналы выстраиваются в линию точно.
Оцените модели в пространстве состояний второго порядка для z1 и z1t.
sys1 = ssest(z1,2); sys1t = ssest(z1t,2); compare(z1,sys1,sys1t)
Оцените модель в пространстве состояний для z1f.
sys1f = ssest(z1f,2); compare(z1f,sys1f)
Подходящие проценты для временного интервала и моделей частотного диапазона подобны.
etfe | fft | iddata | ifft | spa | spafdr