Входной и выходной сигналы можно фильтровать с помощью линейного фильтра перед оценкой модели в приложении System Identification или в командной строке. Способ обработки шума в системе определяет целесообразность предварительной фильтрации данных.
Фильтр, доступный в приложении System Identification, является фильтром Butterworth пятого порядка (полосы пропускания). Если необходимо указать пользовательский фильтр, используйте idfilt команда.
Предварительная фильтрация данных может помочь устранить высокочастотный шум или низкочастотные возмущения (дрейф). Последнее приложение является альтернативой вычитанию линейных трендов из данных, как описано в разделе Обработка смещений и трендов в данных.
В дополнение к минимизации шума предварительная фильтрация позволяет сфокусировать модель на определенных диапазонах частот. Интересующий диапазон частот часто соответствует полосе пропускания над точками останова на графике Боде. Например, при моделировании установки для приложений, предназначенных для проектирования систем управления, можно предварительно фильтровать данные, чтобы специально увеличить частоты вокруг требуемой полосы пропускания с замкнутым контуром.
Предварительная фильтрация входных и выходных данных через один и тот же фильтр не изменяет отношения «вход-выход» для линейной системы. Однако предварительная фильтрация изменяет шумовые характеристики и влияет на оценочную шумовую модель системы.
Чтобы получить надежную модель шума в приложении, вместо предварительной фильтрации данных установите Фокус на Filterи укажите фильтр. Чтобы получить надежную модель шума в командной строке, вместо предварительной фильтрации данных укажите фильтр в WeightingFilter вариант оценки команды оценки. Если Focus опция доступна, укажите ее как 'simulation'.
Для получения дополнительной информации о предварительной фильтрации данных см. главу о предварительной обработке данных в документе «Системная идентификация: теория для пользователя», второе издание, Lennart Ljung, Prentice Hall PTR, 1999.
Практические примеры предварительной фильтрации данных см. в разделе «Последующая обработка данных в моделировании динамических систем» Леннарта Люнга и Торкеля Рада, Prentice Hall PTR, 1994.