Преобразование между данными временной и частотной областей

Системная Идентификация Toolbox™ обеспечивает инструменты для анализа данных и для оценки и оценки моделей и во время и в области частоты. Чтобы использовать инструменты и методы, которые находятся не в той же области, что и измеренные данные, можно преобразовать данные между временной областью и частотной областью.

iddata объект хранит данные временной или частотной области.

Данные временной области состоят из одной или более входных переменных u (t) и одной или более выходных переменных y (t), дискретизированных как функция времени.
Данные частотной области состоят либо из преобразованных входных и выходных сигналов временной области, либо из системной частотной характеристики, дискретизированной как функция независимой переменной частоты.

Подробные сведения о представлении данных временной и частотной областей в MATLAB ® см. в разделе Представление данных в MATLAB Workspace.

Можно преобразовать данные из одного домена в другой. В таблице представлены команды преобразования данных между временной и частотной областями. Дополнительные сведения о командах см. на соответствующих страницах ссылок на команды.

Команда Описание Пример синтаксиса

Команда	Описание	Пример синтаксиса
`fft`	Преобразование данных временной области в частотную область. Можно указать `N`, количество частотных значений.	Преобразование временной области `iddata` объект `t_data` в частотную область `iddata` объект `f_data` с `N` частотные точки, используйте: f_data = fft(t_data,N)
`ifft`	Преобразование данных частотной области во временную область. Частоты линейны и равномерно разнесены.	Преобразование частотной области`iddata` объект `f_data` во временную область `iddata` объект `t_data`, использовать: t_data = ifft(f_data)

fft

Преобразование данных временной области в частотную область.

Можно указать N, количество частотных значений.

Преобразование временной области iddata объект t_data в частотную область iddata объект f_data с N частотные точки, используйте:

f_data = 
  fft(t_data,N)

ifft

Преобразование данных частотной области во временную область. Частоты линейны и равномерно разнесены.

Преобразование частотной областиiddata объект f_data во временную область iddata объект t_data, использовать:

t_data = 
  ifft(f_data)

Преобразование iddata данные в форме idfrd частотная характеристика является типом оценки. Если вы хотите оценить частотную характеристику с помощью iddata см. раздел Преобразование между частотной областью и данными частотного отклика.

Преобразование данных между доменами времени и частоты

Открыть сценарий в реальном времени

Преобразование данных из временной области в частотную и обратно во временную область и сравнение производительности для моделей, оцененных из исходных и преобразованных данных.

Загрузка и печать данных временной области z1, который содержит 300 образцов.

load iddata1 z1
plot(z1)

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title y1 contains an object of type line. This object represents z1. Axes 2 with title u1 contains an object of type line. This object represents z1.

Найти время образца Ts из z1.

Ts = z1.Ts

Ts = 0.1000

Время выборки составляет 0,1 с.

Преобразовать z1 в частотную область.

z1f = fft(z1)

z1f =

Frequency domain data set with responses at 151 frequencies.
Frequency range: 0 to 31.416 rad/seconds
Sample time: 0.1 seconds                                                                              
                                                                                                      
Outputs      Unit (if specified)                                                                      
   y1                                                                                                 
                                                                                                      
Inputs       Unit (if specified)                                                                      
   u1

Диапазон частот простирается до 31,416 рад/с, что равно частоте Найквиста pi/Ts.

Постройте график данных частотной области.

plot(z1f)

Figure contains 4 axes. Axes 1 with title y1 contains an object of type line. This object represents z1f. Axes 2 contains an object of type line. This object represents z1f. Axes 3 with title u1 contains an object of type line. This object represents z1f. Axes 4 contains an object of type line. This object represents z1f.

Преобразовать z1f назад во временную область и построить график двух сигналов временной области вместе..

z1t = ifft(z1f)

z1t =

Time domain data set with 300 samples.
Sample time: 0.1 seconds               
                                       
Outputs      Unit (if specified)       
   y1                                  
                                       
Inputs       Unit (if specified)       
   u1

plot(z1t,z1)

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title y1 contains 2 objects of type line. These objects represent z1t, z1. Axes 2 with title u1 contains 2 objects of type line. These objects represent z1t, z1.

Сигналы выстраиваются точно.

Оценка моделей состояния и пространства второго порядка для z1 и z1t.

sys1 = ssest(z1,2);
sys1t = ssest(z1t,2);
compare(z1,sys1,sys1t)

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type line. These objects represent z1 (y1), sys1: 70.63%, sys1t: 70.63%.

Оценка модели пространства состояния для z1f.

sys1f = ssest(z1f,2);
compare(z1f,sys1f)

Figure contains 2 axes. Axes 1 contains 2 objects of type line. These objects represent z1f (y1), sys1f: 70.85%. Axes 2 contains 2 objects of type line. These objects represent z1f (y1), sys1f: 70.85%.

Проценты соответствия для моделей временной и частотной областей одинаковы.

См. также

Документация