Exponenta Banner
exponenta event banner

существующий

Отображение информации о модели, включая предполагаемую неопределенность

свернуть все на странице

Синтаксис

present(m)

Описание

пример

present(m) отображает линейную или нелинейно идентифицированную модель m и следующую информацию:

  • Оценено одно стандартное отклонение параметров, что дает 68,27% доверительную область

  • Условия окончания для алгоритмов итеративной оценки

  • Статус модели - была ли модель построена или оценена

  • Соответствие данным оценки

  • Критерий Akaike's Final Prediction Error (FPE)

  • Среднеквадратическая ошибка (MSE)

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Оцените модель передаточной функции.

load iddata1 z1;
np = 2;
sys = tfest(z1,np);

Отображение информации о модели.

present(sys)
                                                                            
sys =                                                                       
                                                                            
  From input "u1" to output "y1":                                           
      2.455 (+/- 1.101) s + 177 (+/- 10.73)                                 
  ----------------------------------------------                            
  s^2 + 3.163 (+/- 0.2522) s + 23.16 (+/- 1.115)                            
                                                                            
Continuous-time identified transfer function.                               
                                                                            
Parameterization:                                                           
   Number of poles: 2   Number of zeros: 1                                  
   Number of free coefficients: 4                                           
   Use "tfdata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.
                                                                            
Status:                                                                     
Termination condition: Near (local) minimum, (norm(g) < tol)..              
Number of iterations: 1, Number of function evaluations: 3                  
                                                                            
Estimated using TFEST on time domain data "z1".                             
Fit to estimation data: 70.77%                                              
FPE: 1.725, MSE: 1.658                                                      
More information in model's "Report" property.

См. также

| | | | | | |

Темы

Представлен до R2006a

Документация по инструментам идентификации системы

Поддержка