Можно оценить линейные модели полиномов черного ящика по данным со следующими характеристиками:
Данные временной или частотной области (iddata или idfrd объекты данных).
Примечание
Для данных в частотной области можно оценивать только модели ARX и OE.
Чтобы оценить модели полиномов для данных временных рядов, см. раздел Анализ временных рядов.
Реальные данные или сложные данные в любой области.
Один выход и несколько выходов.
Необходимо импортировать данные в рабочую область MATLAB ®, как описано в разделе Подготовка данных.
Чтобы получить линейную непрерывную модель произвольной структуры для данных временной области, можно оценить дискретную модель времени, а затем использовать d2c преобразование в модель непрерывного времени.
Для данных частотной области с непрерывным временем можно оценить непосредственно только модели непрерывного времени с ошибкой вывода (OE). Другие структуры включают шумовые модели, которые не поддерживаются для данных частотной области.
Совет
Для обозначения данных в частотной области с непрерывным временем установите время выборки данных равным 0. Можно задать время выборки при импорте данных в приложение или установить Ts свойства объекта данных в командной строке.
Можно оценить модели произвольного порядка, линейного состояния и пространства для данных временной или частотной области.
Установка свойства данных Ts кому:
0для данных частотной характеристики, которые измеряются непосредственно из эксперимента.
Равно Ts исходных данных, для данных частотной характеристики, полученных преобразованием временной области iddata (использование spa и etfe).
Совет
Можно задать время выборки при импорте данных в приложение или установить Ts свойства объекта данных в командной строке.