Способы подготовки данных для идентификации системы
Перед выполнением какой-либо задачи на этой панели инструментов данные должны находиться в рабочей области MATLAB ®. Можно импортировать данные из внешних файлов данных или вручную создать массивы данных в командной строке. Дополнительные сведения об импорте данных см. в разделе Представление данных в рабочей области MATLAB.
Следующие задачи помогают подготовить данные для идентификации моделей на основе данных.
Представление данных для идентификации системы
Можно представить данные в формате этой панели инструментов, выполнив одно из следующих действий.
Анализ качества данных
Можно проанализировать данные, выполнив одно из следующих действий:
Данные предварительной обработки
Просмотрите характеристики данных для любой из следующих функций, чтобы определить необходимость предварительной обработки:
Отсутствующие или ошибочные значения (также называемые отклонениями). Например, можно увидеть промежутки, указывающие на отсутствие данных, значения, которые не совпадают с остальными данными, или неинформативные значения.
См. раздел Обработка отсутствующих данных и отклонений.
Смещения и дрейфы уровней сигнала (низкочастотные возмущения).
Сведения о средствах вычитания и линейных трендах см. в разделе Обработка смещений и трендов в данных, а сведения о фильтрации - в разделе Фильтрация данных.
Высокочастотные возмущения выше интересующего для динамики системы частотного интервала.
Сведения о прореживании и интерполяции значений см. в разделе Повторная выборка данных, а сведения о фильтрации - в разделе Фильтрация данных.
Выберите подмножество данных
Выбор данных можно использовать как способ очистки данных и исключения деталей с шумной или отсутствующей информацией. Выбор данных можно также использовать для создания независимых наборов данных для оценки и проверки.
Дополнительные сведения о выборе данных см. в разделе Выбор подмножеств данных.
Объединение данных из нескольких экспериментов
