TrendInfo

Значения смещения и линейного наклона тренда для детрендирующих данных

Описание

TrendInfo класс представляет информацию смещения и линейного тренда входных и выходных данных. Построение соответствующего объекта позволяет вам:

  • Вычислите и сохраните средние значения или оптимальные линейные тренды сигналов входных и выходных данных.

  • Задайте конкретные смещения и тренды, которые будут удалены из входно-выходных данных.

Сохраняя информацию о смещении и тренде, можно применить ее к нескольким наборам данных.

После оценки линейной модели из детрендированных данных можно симулировать модель при исходных условиях работы, добавив сохраненный тренд к моделируемому выходу с помощью retrend.

Конструкция

Для переходных данных, если вы хотите задать конкретное смещение или тренд, которые будут удалены из этих данных, создайте TrendInfo использование объекта getTrend. Для примера:

T = getTrend(data)

где данные являются iddata объект, из которого вы будете удалять смещение или линейный тренд, и T является TrendInfo объект. Затем необходимо назначить определенные значения смещения и уклона свойствам этого объекта, прежде чем передать объект в качестве аргумента detrend.

Для статических данных, если вы хотите детрендировать данные и хранить информацию о тренде, используйте detrend команда с выходным аргументом для хранения информации о тренде.

Свойства

После создания объекта можно использовать get или запись через точку для доступа к значениям свойств объекта.

Имя свойстваДефолтОписание
DataName''Имя iddata объект, из которого выводится информация о тренде (при наличии)
InputOffsetzeros(1,nu), где nu - количество входов
  • Для переходных данных, физическое смещение равновесия, которое вы задаете для каждого входного сигнала.

  • Для статических данных среднее значение входных значений. Вычисляется автоматически при удалении тренда данных.

  • Если удалить линейный тренд из данных ввода-вывода, значение линии в t0, где t0 - время начала.

Для нескольких данных эксперимента это массив ячеек размером, равным количеству экспериментов в наборе данных.

InputSlopezeros(1,nu), где nu - количество входов

Наклон линейного тренда в входных данных, вычисленный автоматически при использовании detrend команда для удаления линейного тренда в данных.

Для нескольких данных эксперимента это массив ячеек размером, равным количеству экспериментов в наборе данных.

OutputOffsetzeros(1,ny), где ny - количество выходов
  • Для переходных данных, физическое смещение равновесия, заданное вами для каждого выходного сигнала

  • Для статических данных среднее значение выходных значений. Вычисляется автоматически при удалении тренда данных.

  • Если удалить линейный тренд из данных ввода-вывода, значение линии в t0, где t0 - время начала.

Для нескольких данных эксперимента это массив ячеек размером, равным количеству экспериментов в наборе данных.

OutputSlopezeros(1,ny), где ny - количество выходов

Наклон линейного тренда в выходных данных, вычисленный автоматически при использовании detrend команда для удаления линейного тренда в данных.

Для нескольких данных эксперимента это массив ячеек размером, равным количеству экспериментов в наборе данных.

Примеры

свернуть все

Удалите заданное смещение из входного и выходного сигналов.

Загрузите данные SISO, содержащие векторы u2 и y2.

load dryer2

Создайте объект данных со шаг расчета 0,08 секунд и постройте график.

data = iddata(y2,u2,0.08);
plot(data)

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title y1 contains an object of type line. This object represents data. Axes 2 with title u1 contains an object of type line. This object represents data.

Данные имеют ненулевое среднее значение.

Сохраните данные о смещении и тренде в TrendInfo объект.

T = getTrend(data);

Присвойте значения смещения TrendInfo объект.

T.InputOffset = 5;
T.OutputOffset = 5;

Вычесть смещения из данных.

data_d = detrend(data,T);

Постройте график детрендированных данных на том же графике.

hold on
plot(data_d)

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title y1 contains 2 objects of type line. These objects represent data, data\_d. Axes 2 with title u1 contains 2 objects of type line. These objects represent data, data\_d.

Просмотрите среднее значение, удаленное из данных.

get(T)
ans = struct with fields:
        DataName: 'data'
     InputOffset: 5
    OutputOffset: 5
      InputSlope: 0
     OutputSlope: 0

Создайте TrendInfo объект, который сохраняет информацию о тренде как часть удаления тренда данных.

Загрузите данные SISO, содержащие векторы u2 и y2.

load dryer2

Создайте объект данных со шаг расчета 0,08 секунд.

data = iddata(y2,u2,0.08);

Удалите среднее значение из данных и сохраните среднее значение как TrendInfo T объекта.

[data_d,T] = detrend(data,0);

Просмотрите среднее значение, удаленное из данных.

get(T)
ans = struct with fields:
        DataName: 'data'
     InputOffset: 5.0000
    OutputOffset: 4.8901
      InputSlope: 0
     OutputSlope: 0

Введенный в R2009a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте