В этом примере показано, как создать параметрическую модель фильтра второго порядка:
где демпфирование и естественную частоту являются настраиваемыми параметрами.
Задайте настраиваемые параметры используя realp
.
wn = realp('wn',3); zeta = realp('zeta',0.8);
wn
и zeta
являются realp
объекты параметров с начальными значениями 3
и 0.8
, соответственно.
Создайте модель фильтра с помощью настраиваемых параметров.
F = tf(wn^2,[1 2*zeta*wn wn^2]);
Входы для tf
являются векторами коэффициентов числителя и знаменателя, выраженными в терминах wn
и zeta
.
F
является genss
модель. Свойство F.Blocks
В перечислены двух настраиваемых параметров wn
и zeta
.
F.Blocks
ans = struct with fields:
wn: [1x1 realp]
zeta: [1x1 realp]
Можно изучить количество настраиваемых блоков в обобщенной модели, используя nblocks
.
nblocks(F)
ans = 6
F
имеет два настраиваемых параметров, но параметр wn
появляется пять раз - Дважды в числителе и трижды в знаменателе.
Чтобы уменьшить количество настраиваемых блоков, можно переписать F
как:
Создайте альтернативный фильтр.
F = tf(1,[(1/wn)^2 2*zeta*(1/wn) 1]);
Исследуйте количество настраиваемых блоков в новой модели.
nblocks(F)
ans = 4
В новой формулировке существуют только три вхождений настраиваемого параметра wn
. Уменьшение количества вхождений блока в модель может улучшить эффективность вычислений с участием модели. Однако количество вхождений не влияет на результаты настройки модели или ее выборки для исследований параметров.