В этом примере показано, как создать параметрическую модель фильтра второго порядка.
где демпфирующие (« собственная («собственные») частотные («») параметры.
Определение настраиваемых параметров с помощью realp.
wn = realp('wn',3); zeta = realp('zeta',0.8);
wn и zeta являются realp объекты параметров с начальными значениями 3 и 0.8соответственно.
Создайте модель фильтра с помощью настраиваемых параметров.
F = tf(wn^2,[1 2*zeta*wn wn^2]);
Входные данные для tf - векторы числительных и знаменательных коэффициентов, выраженные в терминах wn и zeta.
F является genss модель. Собственность F.Blocks перечисляет два настраиваемых параметра wn и zeta.
F.Blocks
ans = struct with fields:
wn: [1x1 realp]
zeta: [1x1 realp]
Количество настраиваемых блоков в обобщенной модели можно проверить с помощью nblocks.
nblocks(F)
ans = 6
F имеет два настраиваемых параметра, но параметр wn появляется пять раз - Дважды в числителе и трижды в знаменателе.
Чтобы уменьшить количество настраиваемых блоков, можно переписать F как:
(sstartn) + 1.
Создайте альтернативный фильтр.
F = tf(1,[(1/wn)^2 2*zeta*(1/wn) 1]);
Проверьте количество настраиваемых блоков в новой модели.
nblocks(F)
ans = 4
В новой формулировке имеется только три вхождения настраиваемого параметра. wn. Уменьшение числа вхождений блока в модели может повысить производительность вычислений с использованием модели. Однако количество вхождений не влияет на результаты настройки модели или выборки ее для исследований параметров.