Выберите «Оценка» > «Модели пространства состояния».
Откроется диалоговое окно Модели пространства состояния (State Space Models).
Совет
Для получения дополнительной информации о параметрах диалогового окна нажмите кнопку «Справка».
Имя модели отображает имя модели по умолчанию. Чтобы изменить имя, введите новое имя. Имя модели должно быть уникальным в плате моделей.
Выберите опцию Указать значение (Specify value) (если она еще не выбрана) и укажите порядок модели в поле редактирования. Порядок моделей - это количество состояний в модели state-space.
Совет
Если заказ модели неизвестен, выполните поиск и выберите заказ. Дополнительные сведения см. в разделе Оценка модели с выбранным порядком в приложении.
Выберите опцию Непрерывное время (Continuous-time) или Дискретное время (District-time), чтобы указать тип модели для оценки.
Невозможно оценить модель дискретного времени, если рабочие данные являются данными частотной области непрерывного времени.
Укажите элементы, включаемые в структуру модели, включая сквозное соединение (матрица D) и компонент возмущения (матрица K.) Укажите форму модели, например каноническую форму, выбрав из параметров в разделе Форма. Чтобы указать задержки, разверните раздел Задержка.
Дополнительные сведения о типе параметризации состояния-пространства см. в разделе Поддерживаемые параметризации состояния-пространства.
Выберите закладку Опции оценки, чтобы выбрать метод оценки и настроить функцию затрат.
Выберите один из методов в методе оценки и настройте параметры. Дополнительные сведения об этих методах см. в разделе Методы оценки модели State-Space.
Щелкните Оценить (Estimate), чтобы оценить модель. Новая модель добавляется в приложение «Идентификация системы».
Вы можете указать, как алгоритм оценки взвешивает подгонку на различных частотах и какой диапазон частот использует приложение. В приложении установите для параметра Estimation Focus один из следующих параметров:
Prediction - использует отношение входного спектра U к обратной модели шума H для взвешивания относительной важности данных во всем частотном диапазоне. Это взвешивание соответствует минимизации предсказания на один шаг вперед, что обычно способствует подгонке в течение короткого временного интервала. Оптимизирована для приложений прогнозирования выходных данных.
Simulation - для взвешивания используется только входной спектр, а не шумовая модель. Оптимизирована для приложений моделирования выходных данных.
Можно применить полосу пропускания для ограничения частотного диапазона, в котором алгоритм оценки выполняет подгонку.
Для получения дополнительной информации о взвешивании оценки см. раздел Эффекты Focus и WeightingFilter Опции функции потери и метрики качества модели.
