Фильтрация данных

Поддерживаемые фильтры

Можно фильтровать вход и выходные сигналы через линейный фильтр перед оценкой модели в приложении Системы идентификации или в командной строке. Способ обработки шума в системе определяет, целесообразно ли предварительно фильтровать данные.

Фильтр, доступный в приложении Системы идентификации, является Фильтром Баттерворта пятого порядка (passband). Если необходимо задать пользовательский фильтр, используйте idfilt команда.

Выбор предварительной фильтрации данных

Данные предварительной фильтрации могут помочь удалить высокочастотный шум или низкочастотные нарушения порядка (дрейф). Последнее приложение является альтернативой вычитанию линейных трендов из данных, как описано в разделе «Обработка смещений и трендов в данных».

В дополнение к минимизации шума, предварительная фильтрация позволяет вам фокусировать свою модель на конкретных полосах. Интересующая область значений частот часто соответствует полосе пропускания по точкам останова на Диаграмму Боде. Например, если вы моделируете объект для приложений разработки системы управления, можно предварительно отфильтровать данные, чтобы специально увеличить частоты вокруг желаемой полосы пропускания замкнутой системы.

Предварительная фильтрация входных и выходных данных через тот же фильтр не изменяет отношение вход-выход для линейной системы. Однако предварительная фильтрация действительно изменяет шумовые характеристики и влияет на предполагаемую шумовую модель системы.

Чтобы получить надежную модель шума в приложении, вместо предварительной фильтрации данных установите Focus равной Filter, и задайте фильтр. Чтобы получить надежную модель шума в командной строке, вместо предварительной фильтрации данных укажите фильтр в WeightingFilter опция оценки команды оценки. Если на Focus опция доступна, укажите ее следующим 'simulation'.

Для получения дополнительной информации о предварительной фильтрации данных смотрите главу о предварительной обработке данных в Система Идентификации: Theory for the User, Second Edition, Lennart Ljung, Prentice Hall PTR, 1999.

Практические примеры данных предварительной фильтрации см. в разделе «Постобработка данных в моделировании динамических систем», Lennart Ljung и Torkel Glad, Prentice Hall PTR, 1994.

Похожие темы