Создайте график Бода.

sys = rss(5);
h = bodeplot(sys);

Измените единицы измерения на Гц и подавьте фазовый график. Для этого отредактируйте свойства маркера печати, h.

setoptions(h,'FreqUnits','Hz','PhaseVisible','off');

График автоматически обновляется при вызове setoptions.

Создайте график Бода динамической системы.

sys = tf(1,[1 1]); 
h = bodeplot(sys);

Зафиксируйте фазу со скоростью 1 рад/с до 750 градусов. Для этого необходимо получить свойства графика. Затем измените свойства PhaseMatchingFreq и PhaseMatchingValue для сопоставления фазы с заданной частотой.

p = getoptions(h); 
p.PhaseMatching = 'on'; 
p.PhaseMatchingFreq = 1; 
p.PhaseMatchingValue = 750;

Обновите график.

setoptions(h,p);

Первый график мода имеет фазу -45 градусов при частоте 1 рад/с. Настройка опций согласования фаз так, чтобы при скорости 1 рад/с фаза находилась вблизи 750 градусов, дает второй график Боде. Заметим, что фаза может быть только -45 + N * 360, где N - целое число, и поэтому график устанавливается в ближайшую допустимую фазу, а именно 675 градусов (или 2 * 360 - 45 = 675).

Сравните частотные характеристики идентифицированных моделей состояния-пространства порядка 2 и 6 вместе с их 2 $$\delta$$ доверительными областями.

load iddata1
sys1 = n4sid(z1, 2); 
sys2 = n4sid(z1, 6);

Обе модели обеспечивают примерно 70% соответствия данным. Однако sys2 показывает более высокую неопределенность его частотной характеристики, особенно близкую к частоте Найквиста, как показано графиком:

w = linspace(8,10*pi,256);
h = bodeplot(sys1,sys2,w);
setoptions(h,'PhaseMatching','on','ConfidenceRegionNumberSD',2);

Щелкните правой кнопкой мыши график и выберите Характеристики (Characteristics) > Доверительная область (Confidence Region), чтобы включить характеристику доверительной области. В качестве альтернативы введите showConfidence(h) для построения графика доверительной области.

Сравните частотную характеристику параметрической модели, идентифицированной из входных/выходных данных, с непараметрической моделью, идентифицированной с использованием тех же данных. Определение параметрических и непараметрических моделей на основе данных.

load iddata2 z2;
w = linspace(0,10*pi,128);
sys_np = spa(z2,[],w);
sys_p = tfest(z2,2);

spa и tfest требуется программное обеспечение Toolbox™ идентификации системы. sys_np является непараметрической идентифицированной моделью. sys_p является параметрической идентифицированной моделью.

Создайте график Bode, включающий обе системы.

opt = bodeoptions;  
opt.PhaseMatching = 'on';
bodeplot(sys_np,sys_p,w,opt);