Постройте или верните спектр выходной степени модели временных рядов или спектра нарушения порядка линейной модели вход-выход
spectrum( строит графики выхода степени спектра идентифицированной модели временных рядов sys)sys или спектр нарушения порядка идентифицированной модели «вход-выход» sys. Функция выбирает частотную область значений и число точек автоматически.
Если sys является моделью временных рядов, тогда sys представляет систему:
Здесь e (t) является Гауссовым белым шумом, и y (t) является наблюдаемым выходом.
spectrum графики |<reservedrangesplaceholder3>'<reservedrangesplaceholder2>|, масштабированные отклонением e (t) и шагом расчета.
Если sys - модель ввода-вывода, sys представляет систему:
Здесь u (t) - измеренный вход, e (t) - Гауссов белый шум и y (t) - наблюдаемый выход.
В этом случае, spectrum строит графики спектра нарушения порядка компонента He (t).
Для моделей в дискретном времени с шагом расчета Ts, spectrum использует преобразование чтобы сопоставить модулю круг с действительной осью частоты. Графики функций спектр только для частот, меньших, чем частота Найквиста π / Ts, и использование значение по умолчанию 1 единицы времени, когда Ts неуказанный.
spectrum(sys1,...,sysN, создает график спектра из нескольких идентифицированных моделей на одном графике. The w)w аргумент необязателен.
Можно задать цвет, стиль линии и маркер для каждой модели. Для примера, spectrum(sys1,'r',sys2,'y--',sys3,'gx') использует красный для sys1, желтые штриховые маркеры для sys2, и зеленого цвета x маркеры для sys3.
Загрузите данные оценки timeseries.
load iddata9 z9
Оцените модель AR четвертого порядка с помощью подхода методом наименьших квадратов.
sys = ar(z9,4,'ls');Постройте график выходного спектра модели.
spectrum(sys);
Загрузите данные оценки.
load iddata1 z1;
Оцените модель пространства состояний с одним входом и одним выходом.
sys = n4sid(z1,2);
Постройте график шумового спектра для модели. Задайте частотную область значений от 0,1 до 50 рад/сек.
spectrum(sys,{0.1,50});
Спектр графиков функций, но пределы частоту, область значений с частотой Найквиста приблизительно 31,4 рад/сек.
Создайте вход, состоящий из суммы пяти синусоидов, каждая из которых распространяется во всей частотной области значений. Сравните спектр этого сигнала с спектром его квадрата.
Создайте входной вход суммы синусоидов, который простирается на 20 периодов с каждым периодом, содержащим 100 выборки. Задайте, что сигнал объединяет 5 синусоидов случайной фазы, используя 10 испытаний, чтобы найти набор с самым низким распространением сигнала. Для получения дополнительной информации об этом шаге смотрите idinput.
u = idinput([100 1 20],'sine',[],[],[5 10 1]);Создайте только входную iddata u объекта который содержит вход u и имеет период 100.
u = iddata([],u,1,'per',100);Стройте квадраты значений входа и храните их в новых iddata u2. объекта
u2 = u.u.^2;
u2 = iddata([],u2,1,'per',100);Использование etfe для оценки эмпирических моделей передаточных функций из u и u2. Постройте график спектров степени этих моделей вместе. Используйте различные цвета маркера и типы, чтобы различить источники спектра.
spectrum(etfe(u),'r*',etfe(u2),'+')
График показывает некоторое разделение частот, где u2Спектр на основе не выравнивается со u1-базовый спектр, но вместо этого содержит две спектральные точки, которые фланкируют определенные u1- базовые точки. Это указывает на нелинейность квадратной системы.
ar | armax | arx | bode | etfe | forecast | freqresp | idinput