Оцените эмпирические передаточные функции и периодограммы
g = etfe(data)
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™.
g = etfe(data,M)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.
g = etfe(data,M,N)
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.
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)
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')
Выполните операцию сглаживания необработанных спектральных оценок с помощью Окна Хэмминга и сравните ответы.
Загрузка данных.
load iddata1Оцените 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)
Оцените эмпирические передаточные функции с низко- и высокочастотными интервалами и сравните отклики.
Загрузка данных.
load iddata9Оцените 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')
