Оцените модели импульсной характеристики с помощью Системы идентификации приложения

Прежде чем вы сможете выполнить эту задачу, вы должны иметь:

Чтобы оценить в приложении Системы идентификации с помощью корреляционного анализа во временной области:

  1. В приложении Системы идентификации выберите Estimate > Correlation models, чтобы открыть диалоговое окно Correlation Модели.

  2. В поле Time span (s) задайте скалярное значение как временной интервал, в течение которого вычисляется импульсная или переходная характеристика. Для скалярного временного интервала T полученный ответ строится от -T/4 до T.

    Совет

    Можно также ввести вектор 2-D в формате [min_value max_value].

  3. В поле Order of whitening filter укажите порядок фильтра.

    Фильтр предварительного возбуждения определяется путем моделирования входа как авторегрессивный процесс порядка N. Алгоритм применяет фильтр вида A (q) u (t) = u _ F (t). То есть вход u (t) подвергают воздействию конечной импульсной характеристики фильтра A для получения фильтрованного сигнала u_F (t). Предварительное отбеливание входа путем применения отбеливающего фильтра перед оценкой может улучшить качество предполагаемой импульсной характеристики g.

    Порядок фильтра предварительного насыщения N является порядком фильтра А. N равняется количеству лагов. Значение по умолчанию N 10, который можно также указать как [].

  4. В Model Name поле введите имя модели корреляционного анализа. Имя модели должно быть уникальным в модели платы.

  5. Нажмите Estimate, чтобы добавить эту модель в плату Model Board в приложении Системы идентификации.

  6. В диалоговом окне Модель корреляции (Correlation Model) нажмите Close.

Следующие шаги

  • Экспорт модели в MATLAB® рабочая область для последующего анализа путем перетаскивания его в To Workspace прямоугольник в приложении Системы идентификации.

  • Смотрите график переходного процесса, установив флажок Transient resp в приложении Системы идентификации. Для получения дополнительной информации о работе с этим графиком и выборе для просмотра импульса от переходной характеристики, смотрите Импульс и Переходные процессы.

Похожие примеры

Подробнее о