Документация

Поддерживаемые модели

Когда вы оцениваете шумовую модель вашей линейной системы, можно построить график спектра предполагаемой шумовой модели. Шумоспецифические графики доступны для всех линейных параметрических моделей и спектрального анализа (непараметрических) моделей.

 Примеры

Что Показ график шумового спектра?

Общее уравнение линейной динамической системы задается:

В этом уравнении G является оператором, который принимает вход в выход и захватывает динамику системы, и v является термином аддитивного шума. Тулбокс рассматривает термин шума как отфильтрованный белый шум следующим образом:

где e (t) - источник белого шума с отклонением

Тулбокс вычисляет и H, и $$\lambda$$ во время оценки модели шума и сохраняет эти величины как свойства модели. Оператор H (z) представляет модель шума.

В то время как график частотной характеристики показывает характеристику G, график шумового спектра показывает частотную характеристику шумовой модели H.

Для моделей вход-выход, спектр шума задается следующим уравнением:

Для моделей timeseries (без входов) вертикальная ось графика шумового спектра аналогична спектру динамической модели. Эти оси одинаковы, потому что нет входов для временных рядов и $$y=He$$.

Отображение интервала Доверия

В сложение к кривой шумового спектра можно отобразить интервал доверия на графике. Чтобы узнать, как показать или скрыть доверительный интервал, смотрите описание настроек графика в Plot the Noise Spectrum Using the Система Идентификации App.

Доверительный интервал соответствует области значений значений спектральной мощности с конкретной вероятностью быть фактическим шумовым спектром системы. Тулбокс использует предполагаемую неопределенность в параметрах модели, чтобы вычислить доверительные интервалы и принимает, что оценки имеют Гауссово распределение.

Для примера для интервала 95% доверия область вокруг номинальной кривой представляет области значений, где существует 95% вероятность того, что истинная реакция принадлежит.. Можно задать доверительный интервал как вероятность (между 0 и 1) или как количество стандартных отклонений Гауссова распределения. Для примера вероятность 0,99 (99%) соответствует 2,58 стандартных отклонений.