frest.Random

Случайный входной сигнал

Описание

Используйте frest.Random объект для представления случайного входного сигнала для оценки частотной характеристики. Случайный сигнал содержит равномерно распределенные случайные числа в интервале [0 Amplitude] или [Amplitude 0] для положительной и отрицательной амплитуд, соответственно.

Случайные сигналы полезны, потому что они могут равномерно возбуждать систему на всех частотах до частоты Найквиста.

Можно использовать случайный входной сигнал для оценки в командной строке, в Model Linearizer или с блоком Frequency Response Estimator. Алгоритм оценки вводит сигнал в входную точку, которую вы задаете для оценки, и измеряет ответ в выходной точке.

Когда вы используете случайный входной сигнал для оценки, частоты, возвращенные в оцененном frd модель зависит от длины и времени дискретизации сигнала. Они являются частотами, полученными в быстром преобразовании Фурье входного сигнала. Для получения дополнительной информации смотрите раздел «Алгоритм» frestimate.

Чтобы просмотреть график своего входного сигнала, введите plot(input). Как создать timeseries объект для вашего входного сигнала, используйте generateTimeseries команда.

Создание

Описание

input = frest.Random(sys) создает случайный сигнал со свойствами, основанными на динамике линейной системы sys. Например, если у вас есть точная линеаризация системы, можно использовать ее, чтобы инициализировать параметры.

пример

input = frest.Random(Name,Value) создает случайный сигнал со свойствами, заданными с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Заключайте каждое имя свойства в кавычки.

Входные параметры

расширить все

Линейная динамическая система, заданная как SISO ss, tf, или zpk объект. Можно задать известную динамику или получить линейную модель путем линеаризации нелинейной системы.

Результат frest.Random объект автоматически устанавливает следующие свойства на основе линейной системы:

  • Ts установлен таким образом, что частота Найквиста сигнала в пять раз превышает верхний конец частотной области значений, чтобы избежать проблем сглаживания.

  • NumSamples установлен таким образом, что оценка частотной характеристики включает в себя нижний конец частотной области значений.

В остальных свойствах используются значения по умолчанию.

Свойства

расширить все

Амплитуда сигнала, заданная как скаляр. Если Amplitude является:

  • Положительно, значения случайных сигналов равномерно распределены в области значений [0 Amplitude]

  • Отрицательно, значения случайных сигналов равномерно распределены в области значений [Amplitude 0]

Шаг расчета случайного сигнала в секундах, заданная как положительная скалярная величина.

Количество выборок в случайном сигнале, заданное как положительное целое число.

Это свойство не определяет количество частотных точек в конечном результате оценки. frestimate функция отбрасывает любые частотные точки с отрицательными значениями для этого сигнала.

Поток случайных чисел, заданный как a RandStream объект. Состояние потока, который вы задаете, сохранено с помощью входного сигнала. Это сохраненное состояние позволяет программному обеспечению возвращать тот же результат каждый раз, когда вы используете generateTimeseries и frestimate с входным сигналом.

По умолчанию Stream является потоком по умолчанию текущего MATLAB® сеанс.

Функции объекта

frestimateОценка частотной характеристики моделей Simulink
generateTimeseriesСгенерируйте данные временной области для входного сигнала
frest.simCompareПостройте симуляцию во временной области нелинейных и линейных моделей
frest.simViewПостройте модель частотной характеристики во временной и частотной областях
getSimulationTimeОкончательное время симуляции для оценки частотной характеристики

Примеры

свернуть все

Создайте Случайный входной сигнал с 1000 выборки, взятые в 100 Гц и амплитуда 0.02.

input = frest.Random('Amplitude',0.02,...
                     'Ts',1/100,...
                     'NumSamples',1000);

Постройте график случайного сигнала.

plot(input)

Figure contains an axes. The axes with title Time Series Plot:Created from a frest.Random signal contains an object of type line.

Создайте мультипликативный случайный поток генератора Фибоначчи с отставанием.

stream = RandStream('mlfg6331_64','Seed',0);

Создайте случайный входной сигнал, используя этот поток.

input = frest.Random('Stream',stream);

Альтернативная функциональность

Model Linearizer

В Model Linearizer, чтобы использовать случайный входной сигнал для оценки, на вкладке Estimation, выберите Input Signal > Random.

Введенный в R2009b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте