Создайте следующую передаточную функцию в дискретном времени:

H = tf([1 -1],[1 1 0.3],0.1);

Шаг расчета модели является $$T_s=0.1s$$.

Выведите эквивалентную модель с постоянным нулем времени удержания порядка.

Hc = d2c(H)

Hc =
 
   121.7 s + 2.904e-12
  ---------------------
  s^2 + 12.04 s + 776.7
 
Continuous-time transfer function.

Дискретизируйте полученную модель, Hc, с методом удержания нулевого порядка по умолчанию и шагом расчета 0.1 с, чтобы вернуть исходную дискретную модель, H.

c2d(Hc,0.1)

ans =
 
      z - 1
  -------------
  z^2 + z + 0.3
 
Sample time: 0.1 seconds
Discrete-time transfer function.

Используйте метод приближения Тастина, чтобы преобразовать H к модели непрерывного времени.

Hc2 = d2c(H,'tustin');

Дискретизируйте полученную модель, Hc2, чтобы вернуть исходную модель дискретного времени, H.

c2d(Hc2,0.1,'tustin');

Оцените модель передаточной функции в дискретном времени и преобразуйте ее в модель в непрерывном времени.

load iddata1
sys1d = tfest(z1,2,'Ts',0.1);
sys1c = d2c(sys1d,'zoh');

Оцените модель передаточной функции в непрерывном времени.

sys2c = tfest(z1,2);

Сравните ответ sys1c и непосредственно оцененную модель в непрерывном времени, sys2c.

compare(z1,sys1c,sys2c)

Две системы практически идентичны.

Преобразуйте идентифицированную модель передаточной функции в дискретном времени в непрерывное время.

load iddata1
sysd = tfest(z1,2,'Ts',0.1);
sysc = d2c(sysd,'zoh');

sys1c не имеет ковариационной информации. The d2c операция приводит к потере ковариационных данных идентифицированных моделей.

Регенерируйте ковариационную информацию, используя обновление нулевой итерации с той же командой оценки и данными оценки.

opt = tfestOptions; 
opt.SearchOptions.MaxIterations = 0;
sys1c = tfest(z1,sysc,opt);

Анализируйте эффект на неопределенность частотной характеристики.

h = bodeplot(sysd,sys1c);
showConfidence(h,3)

Неопределенности sys1c и sysd сопоставимы с частотой Найквиста. Однако sys1c показывает большую неопределенность в частотной области значений, для которого данные оценки не предоставляют никакой информации.

Если у вас нет доступа к данным оценки, используйте translatecov команда, которая является переводом ковариации, основанным на формуле Гаусса, через операции преобразования типов модели.