etfe

Оцените эмпирические передаточные функции и периодограммы

Свернуть все на странице

Синтаксис

g = etfe(data)
g = etfe(data,M)
g = etfe(data,M,N)

Описание

пример

g = etfe(data) оценивает передаточную функцию формы:

y(t)=G(q)u(t)+v(t)

data содержит входно-выходные данные временной или частотной области или данные timeseries:

  • Если data является входными-выходными сигналами во временной области, g - отношение выходного преобразования Фурье к входному преобразованию Фурье для данных.

    Для непериодических данных передаточная функция оценивается в 128 одинаково разнесенных частот [1:128]/128*pi/Ts.

    Для периодических данных, которые содержат целое количество периодов (data.Period = integer ), ответ вычисляется на частотах k*2*pi/period для k = 0 вплоть до частоты Найквиста.

  • Если data является входными-выходными сигналами частотного диапазона, g - отношение выхода к входу на всех частотах, где вход ненулевой.

  • Если data является данными timeseries (нет входных каналов), g - периодограмма, то есть нормированный абсолютный квадрат преобразования Фурье данных. Соответствующая спектральная оценка нормирована, как описано в «Спектре» и отличается от spectrum нормализация в продукте Signal Processing Toolbox™.

пример

g = etfe(data,M) применяет операцию сглаживания к необработанным спектральным оценкам с помощью Окна Хэмминга, которое приводит к разрешению частоты около pi/M. Эффект M аналогично эффекту M в spa. M игнорируется для периодических данных. Используйте этот синтаксис как альтернативу spa для узкополосных спектров и систем, которые требуют больших значений M.

пример

g = etfe(data,M,N) задает частотный интервал для непериодических данных.

  • Для непериодических данных временной области, N задает сетку частот [1:N]/N*pi/Ts rad/TimeUnit. Когда не указано, N 128.

  • Для периодических данных временной области, N игнорируется.

  • Для данных частотных диапазонов, N является fmin:delta_f:fmax, где [fmin fmax] - область значений частот в data, и delta_f является (fmax-fmin)/(N-1) rad/TimeUnit. Когда не задан, реакция вычисляется на частотах, содержащихся в данных, где вход ненулевой.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Данные оценки нагрузки. 

load iddata1 z1;

Оцените эмпирическую передаточную функцию и сглаженную спектральную оценку. 

ge = etfe(z1);
gs = spa(z1);

Сравните две модели на диаграмме Боде. 

bode(ge,gs)

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title From: u1 To: y1 contains 2 objects of type line. These objects represent ge, gs. Axes 2 contains 2 objects of type line. These objects represent ge, gs.

Открыть Live Script

Сгенерируйте периодический вход, симулируйте с ним систему и сравните частотную характеристику предполагаемой модели с исходной системой в возбужденных частотных точках.

Сгенерируйте периодический входной сигнал и выходной сигнал с помощью симуляции. 

m = idpoly([1 -1.5 0.7],[0 1 0.5]);
u = iddata([],idinput([50,1,10],'sine'));
u.Period = 50;
y = sim(m,u);

Оцените эмпирическую передаточную функцию. 

me = etfe([y u]);

Сравните эмпирическую передаточную функцию с исходной моделью. 

bode(me,'b*',m,'r')

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title From: u1 To: y1 contains 2 objects of type line. These objects represent me, m. Axes 2 contains 2 objects of type line. These objects represent me, m.

Открыть Live Script

Выполните операцию сглаживания необработанных спектральных оценок с помощью Окна Хэмминга и сравните ответы.

Загрузка данных. 

load iddata1

Оцените эмпирические передаточные функции с операцией сглаживания и без нее. 

ge1 = etfe(z1);
ge2 = etfe(z1,32);

Сравните модели на диаграмме Боде.

ge2 плавнее, чем ge1 из-за эффекта операции сглаживания. 

bode(ge1,ge2)

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title From: u1 To: y1 contains 2 objects of type line. These objects represent ge1, ge2. Axes 2 contains 2 objects of type line. These objects represent ge1, ge2.

Открыть Live Script

Оцените эмпирические передаточные функции с низко- и высокочастотными интервалами и сравните отклики.

Загрузка данных. 

load iddata9

Оцените эмпирические передаточные функции с низкими и высокими частотными интервалами. 

ge1 = etfe(z9,[],32);
ge2 = etfe(z9,[],512);

Постройте график выхода степени спектра двух моделей. 

spectrum(ge1,'b.-',ge2,'g')

Figure contains an axes. The axes with title From: e@y1 To: y1 contains 2 objects of type line. These objects represent ge1, ge2.

Входные параметры

свернуть все

Оценочные данные, заданные как iddata объект. Данные могут быть входными/выходными сигналами временной или частотной области или данными timeseries.

Частотное разрешение, заданное как положительная скалярная величина.

Частотный интервал, заданный как положительная скалярная величина. Для частотного диапазона данных частотных интервалов по умолчанию является интервалом, присущим данным оценки.

Выходные аргументы

свернуть все

Оценка передаточной функции, возвращенная как idfrd модель.

Информация о результатах оценки и используемых опциях хранится в Report модели свойство. Report имеет следующие поля:

Поле отчетаОписание
Status

Сводными данными статуса модели, которое указывает, была ли модель создана конструкцией или получена оценкой.

Method

Используется команда estimation.

WindowSize

Размер окна Хэмминга.

DataUsed

Атрибуты данных, используемых для оценки, возвращаются как структура со следующими полями:

ОбластьОписание
Name

Имя набора данных.

Type

Тип данных.

Length

Количество выборок данных.

Ts

Шаг расчета.

InterSample

Входной межвыборка поведения, возвращенный как одно из следующих значений:

  • 'zoh' - Удержание нулевого порядка поддерживает кусочно-постоянный входной сигнал между выборками.

  • 'foh' - Удержание первого порядка поддерживает кусочно-линейный входной сигнал между выборками.

  • 'bl' - Ограниченное по полосе поведение задает, что входной сигнал в непрерывном времени имеет нулевую степень выше частоты Найквиста.

InputOffset

Смещение удалено из входных данных временной области во время оценки. Для нелинейных моделей это [].

OutputOffset

Смещение удалено из выходных данных временной области во время оценки. Для нелинейных моделей это [].

Для получения дополнительной информации об использовании Report, см. Отчет по оценке.

См. также

| | | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация по System Identification Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте