График или обратный спектр выходной мощности модели временного ряда или спектр возмущений линейной модели «вход-выход»
spectrum( строит график спектра выходной мощности идентифицированной модели временных рядов sys)sys или спектр возмущений идентифицированной модели «вход-выход» sys. Функция автоматически выбирает диапазон частот и количество точек.
Если sys является моделью временных рядов, то sys представляет собой систему:
(t)
Здесь e (t) - гауссовский белый шум, а y (t) - наблюдаемый выходной сигнал.
spectrum графики | H 'H |, масштабированные дисперсией e (t) и временем выборки.
Если sys - модель «вход-выход», sys представляет собой систему:
He (t)
Здесь u (t) является измеренным входом, e (t) является гауссовым белым шумом и y (t) является наблюдаемым выходом.
В этом случае spectrum строит график спектра возмущающей составляющей He (t).
Для дискретно-временных моделей с временем выборки Ts, spectrum для отображения единичной окружности на действительную частотную ось используется преобразование z = ejü Ts. Функция строит график спектра только для частот, меньших частоты Найквиста δ/Ts, и использует значение по умолчанию 1 единица времени, когда Ts не указан.
spectrum(sys1,...,sysN, создает график спектра из нескольких идентифицированных моделей на одном графике. w)w необязательный аргумент.
Для каждой модели можно задать цвет, стиль линии и маркер. Например, spectrum(sys1,'r',sys2,'y--',sys3,'gx') использует красный цвет для sys1, желтые тире маркеры для sys2, и зеленый x маркеры для sys3.
Загрузите данные оценки временных рядов.
load iddata9 z9
Оценка модели AR четвертого порядка с использованием метода наименьших квадратов.
sys = ar(z9,4,'ls');Постройте график выходного спектра модели.
spectrum(sys);
Загрузите оценочные данные.
load iddata1 z1;
Оцените модель пространства состояния с одним входом и одним выходом.
sys = n4sid(z1,2);
Постройте график шумового спектра для модели. Укажите диапазон частот от 0,1 до 50 рад/с.
spectrum(sys,{0.1,50});
Функция строит график спектра, но ограничивает диапазон частот частотой Найквиста приблизительно 31,4 рад/сек.
Создайте вход, состоящий из суммы пяти синусоид, каждая из которых распределена по всему диапазону частот. Сравните спектр этого сигнала с спектром его квадрата.
Создайте входную сумму синусоид, которая простирается на 20 периодов, причем каждый период содержит 100 выборок. Укажите, что сигнал объединяет 5 синусоид случайной фазы, используя 10 испытаний, чтобы найти множество с наименьшим разбросом сигнала. Дополнительные сведения об этом шаге см. в разделе idinput.
u = idinput([100 1 20],'sine',[],[],[5 10 1]);Создание только входных данных iddata объект u который содержит вход u и имеет период 100.
u = iddata([],u,1,'per',100);Возведите в квадрат входные значения и сохраните их в новых iddata объект u2.
u2 = u.u.^2;
u2 = iddata([],u2,1,'per',100);Использовать etfe для оценки эмпирических моделей передаточных функций из u и u2. Постройте график спектров мощности этих моделей вместе. Для различения источников спектра используйте различные цвета и типы маркеров.
spectrum(etfe(u),'r*',etfe(u2),'+')
График показывает некоторое разделение частоты, где u2- спектр на основе не совпадает с u1-основанный спектр, но вместо этого содержит две спектральные точки, которые фланкируют определенные u1-основные точки. Это указывает на нелинейность квадратной системы.