Преобразуйте идентифицированную линейную модель с шумовыми каналами к модели толькос измеренными каналами
mod1 = noisecnv(mod)
mod2
= noisecnv(mod,'normalize')
mod1 = noisecnv(mod) и mod2
= noisecnv(mod,'normalize') преобразуйте идентифицированную линейную модель с шумовыми каналами к модели с измеренными каналами только.
mod любая линейная идентифицированная модель, idproc, idtf, idgrey, idpoly, или idss.
Шумовой вход образовывает канал в mod преобразованы можно следующим образом: Рассмотрите модель с обоими измеренными входными каналами u (каналы ню) и шумовые каналы e (нью-йоркские каналы) с ковариационной матрицей Λ:
где L является нижней треугольной матрицей. Обратите внимание на то, что mod.NoiseVariance = Λ. Модель может также быть описана с модульным отклонением, с помощью нормированного источника шума v:
mod1 = noisecnv(mod) преобразует модель в представление системы [G
H] с входными параметрами nu+ny и ny выходные параметры. Все входные параметры обработаны, как измерено, и mod1 не имеет никакой шумовой модели. Бывшие шумовые входные каналы имеют, называет e@yname, где yname имя соответствующего выхода.
mod2 = noisecnv(mod,'norm') преобразует модель в представление системы [G
HL] с входными параметрами nu+ny и ny выходные параметры. Все входные параметры обработаны, как измерено, и mod2 не имеет никакой шумовой модели. Бывшие шумовые входные каналы имеют, называет v@yname, где yname имя соответствующего выхода. Обратите внимание на то, что шумовой матричный фактор отклонения L обычно сомнителен (имеет ненулевую ковариацию). Это учтено в описании неопределенности mod2.
Если mod временные ряды, то есть, nu = 0, mod1 модель, которая описывает передаточную функцию H с измеренными входными каналами. Аналогично, mod2 описывает HL передаточной функции.
Отметьте различие для подссылки:
mod(:,[]) дает описание шумовых характеристик модели как модель timeseries, то есть, это описывает H и также ковариацию e. В отличие от этого noisecnv(m(:,[])) или noise2meas(m) опишите только передаточную функцию H. Чтобы получить описание нормированного HL передаточной функции, используйте noisecnv(m(:,[]),'normalize') или noise2meas('normalize').
Преобразование шумовых каналов к измеренным входным параметрам полезно, чтобы изучить свойства отдельных передаточных функций от шума, чтобы вывести. Это также полезно для преобразования идентифицированных линейных моделей к представлениям, которые не обрабатывают описания воздействия явным образом.
Идентифицируйте модель с измеренным компонентом (G) и нетривиальный шумовой компонент (H). Сравните амплитуду частотной характеристики измеренного компонента на амплитуду спектра шумового компонента. Необходимо преобразовать шумовой компонент в измеренный при помощи noisecnv если вы хотите сравнить его поведение с действительно измеренным компонентом.
load iddata2 z2 sys1 = armax(z2,[2 2 2 1]); % model with noise component sys2 = tfest(z2,3); % model with a trivial noise component sys1 = noisecnv(sys1); sys2 = noisecnv(sys2); bodemag(sys1,sys2)
noise2meas | tfdata | zpkdata | idssdata