Оценка спектров степени Timeseries

Модель frequency-response инкапсулирует частотную характеристику линейной системы, оцененную в области значений значений частоты. Когда данные содержат как входной, так и выход каналы, модель частотной характеристики описывает статическую характеристику системы на синусоидальные входы. Данные timeseries не содержат входного канала. Частотная характеристика модели временных рядов сводится к спектральному представлению выходных данных. Эти выходные данные неявно включают в себя эффекты неизмеренного входного шума.

Для системы в дискретном времени, дискретной для обоих входов и выходов с T временного интервала, передаточная функция G(z) связывает Z-преобразования входного U(z) и выходного Y(z):

Y(z) = G (<reservedrangesplaceholder6>) U (<reservedrangesplaceholder4>) + H (<reservedrangesplaceholder2>) E (<reservedrangesplaceholder0>)

H (z) представляет функции переноса шума для каждого выхода, а E (z) является Z-преобразованием аддитивного e возмущения (t) с Λ дисперсии.

Для модели timeseries это уравнение уменьшается до:

Y(z) = H (<reservedrangesplaceholder2>) E (<reservedrangesplaceholder0>)

В этом случае E (z) представляет предполагаемое, но не измеренное, входное нарушение порядка белого шума. Одноотдельный Φ шумового спектра в присутствии нарушения порядка шума со скалярным отклонением λ определяется как :

Φv(ω)=λT|H(eiωT)|2

Эквивалентный многозначный спектр степени шума может быть задан как:

Φv(ω)=TH(eiωT)ΛH(eiωT)

Здесь Λ - вектор отклонения с длиной, равной количеству выходов.

Оценка спектров степени Timeseries в командной строке

Вы можете использовать etfe, spa, и spafdr команды для оценки спектров степени временных рядов как для данных временной области, так и для данных частотного диапазона. Эти функции возвращают оцененные модели, которые представлены idfrd объекты модели, которые содержат спектральные данные в свойстве SpectrumData и спектральное отклонение в свойстве NoiseCovariance. Для нескольких выходных данных, SpectrumData содержит спектры степени каждого выходного сигнала и поперечные спектры между каждой выходной парой.

Команды для оценки и сравнения частотной характеристики временных рядов

КомандаОписание
etfe

Оценивает периодограмму с помощью анализа Фурье.

spa

Оценивает спектр степени со стандартным отклонением с помощью спектрального анализа.

spafdr

Оценивает степень спектр со стандартным отклонением с помощью переменного частотного разрешения.

spectrumОценивает и строит графики выхода степени спектра моделей временных рядов.

Например, предположим y является данными временных рядов. Оцените спектр степени g и периодограмму p использование spa и etfe. Постройте график моделей с тремя стандартными доверительными интервалами отклонения при помощи spectrum.

g = spa(y);
p = etfe(y);
spectrum(g,p);

Для более подробного примера спектральной оценки смотрите Идентифицируйте модели временных рядов в командной строке. Для получения дополнительной информации об отдельных командах см. соответствующие страницы с описанием.

Оценка спектров степени Timeseries с помощью приложения

Вы, должно быть, уже импортировали свои данные в приложение.

Чтобы оценить спектральные модели временных рядов в приложении Системы идентификации:

  1. В приложении Системы идентификации выберите Estimate > Spectral Models, чтобы открыть диалоговое окно Spectral Model.

  2. В списке Method выберите метод спектрального анализа, который вы хотите использовать. Для получения информации о каждом методе смотрите Выбор метода для вычисления спектральных моделей.

  3. Задайте частоты, на которых можно вычислить спектральную модель любым из следующих способов:

    • В Frequencies поле введите вектор значений MATLAB® выражение, которое вычисляется как вектор или имя переменной вектора в рабочем пространстве MATLAB. Для примера, logspace(-1,2,500).

    • Используйте комбинацию Frequency Spacing и Frequencies, чтобы создать частотный вектор значений:

      • В списке Frequency Spacing выберите Linear или Logarithmic частотный интервал.

        Примечание

        Для etfe, только Linear опция доступна.

      • В Frequencies поле введите количество частотных точек.

      Для данных временной области частота колеблется от 0 до частоты Найквиста. Для данных частотного диапазона частота варьируется от самой маленькой до самой большой частоты в наборе данных.

  4. В поле Frequency Resolution введите разрешение частот, как описано в Управлении Разрешением Частот Спектральных Моделей. Чтобы использовать значение по умолчанию, введите default или оставьте поле пустым.

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

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

  7. В диалоговом окне «Спектральная модель» нажмите Close.

  8. Чтобы просмотреть предполагаемый спектр нарушения порядка, установите флажок Noise spectrum в приложении Системы идентификации. Для получения дополнительной информации о работе с этим графиком см. Раздел «Графики шумового спектра».

Чтобы экспортировать модель в Рабочее пространство MATLAB, перетащите ее в To Workspace прямоугольник в приложении Системы идентификации. Можно просмотреть спектр степени и доверия интервалы полученного idfrd моделировать объект используя spectrum команда.

См. также

| | |

Похожие темы