Преобразуйте между временным интервалом и данными частотной области

System Identification Toolbox™ обеспечивает инструменты для анализа данных и для оценки и оценки моделей и во время и в частотные диапазоны. Чтобы использовать инструменты и методы, которые не находятся в той же области как ваши результаты измерений, можно преобразовать данные между временным интервалом и частотным диапазоном.

iddata временной интервал объектно-ориентированной памяти или данные частотной области.

  • Данные Time-domain состоят из одной или нескольких входных переменных u (t) и одна или несколько выходных переменных y (t), произведенный в зависимости от времени.

  • Данные Frequency-domain состоят или из преобразованных сигналов временной области ввода и вывода или из системной частотной характеристики, произведенной в зависимости от частоты независимой переменной.

Для получения дальнейшей информации о представлении временного интервала и данных частотной области в MATLAB®, смотрите Данные о Представлении в рабочем пространстве MATLAB.

Можно преобразовать данные от одной области до другого. Таблица суммирует команды для преобразования данных между временным и частотным диапазоном. Дополнительные сведения см. в соответствующих страницах с описанием команды.

КомандаОписаниеПример синтаксиса
fft

Преобразуйте данные временного интервала к частотному диапазону.

Можно задать N, количество значений частоты.

Преобразовать временной интервал iddata объект t_data к частотному диапазону iddata объект f_data с N точки частоты, используйте:

f_data = 
  fft(t_data,N)
ifftПреобразуйте данные частотной области к временному интервалу. Частоты линейны и равномерно распределены.

Преобразовать частотный диапазонiddata объект f_data к временному интервалу iddata объект t_dataИспользование:

t_data = 
  ifft(f_data)

Преобразование iddata данные в форму idfrd частотная характеристика является типом оценки. Если вы хотите оценить частотную характеристику с помощью iddata возразите, смотрите Преобразование Между Данными Частотного диапазона и Частотной характеристики.

Преобразуйте данные между временным и частотным диапазоном

Скрипт Open Live Script

Преобразуйте данные от временного интервала до частотного диапазона и назад к временному интервалу и сравните эффективность для моделей, оцененных из исходных и преобразованных данных.

Загрузите и отобразите данные временного интервала на графике z1, который содержит 300 выборок.

load iddata1 z1
plot(z1)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title y1 contains an object of type line. This object represents z1. Axes object 2 with title u1 contains an object of type line. This object represents z1.

Найдите шаг расчета Ts из z1.

Ts = z1.Ts
Ts = 0.1000

Шаг расчета составляет 0,1 с.

Преобразуйте z1 в частотный диапазон.

z1f = fft(z1)
z1f =

Frequency domain data set with responses at 151 frequencies.
Frequency range: 0 to 31.416 rad/seconds
Sample time: 0.1 seconds                                                                              
                                                                                                      
Outputs      Unit (if specified)                                                                      
   y1                                                                                                 
                                                                                                      
Inputs       Unit (if specified)                                                                      
   u1

Частотный диапазон расширяет к 31,416 рад/с, который равен частоте Найквиста pi/Ts.

Постройте данные частотной области.

plot(z1f)

Figure contains 4 axes objects. Axes object 1 with title y1 contains an object of type line. This object represents z1f. Axes object 2 contains an object of type line. This object represents z1f. Axes object 3 with title u1 contains an object of type line. This object represents z1f. Axes object 4 contains an object of type line. This object represents z1f.

Преобразуйте z1f назад к временному интервалу и графику эти два сигнала временной области вместе..

z1t = ifft(z1f)
z1t =

Time domain data set with 300 samples.
Sample time: 0.1 seconds               
                                       
Outputs      Unit (if specified)       
   y1                                  
                                       
Inputs       Unit (if specified)       
   u1                                  
                                       

plot(z1t,z1)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title y1 contains 2 objects of type line. These objects represent z1t, z1. Axes object 2 with title u1 contains 2 objects of type line. These objects represent z1t, z1.

Сигналы выстраиваются в линию точно.

Оцените модели в пространстве состояний второго порядка для z1 и z1t.

sys1 = ssest(z1,2);
sys1t = ssest(z1t,2);
compare(z1,sys1,sys1t)

Figure contains an axes object. The axes object contains 3 objects of type line. These objects represent z1 (y1), sys1: 70.63%, sys1t: 70.63%.

Оцените модель в пространстве состояний для z1f.

sys1f = ssest(z1f,2);
compare(z1f,sys1f)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 contains 2 objects of type line. These objects represent z1f (y1), sys1f: 70.85%. Axes object 2 contains 2 objects of type line. These objects represent z1f (y1), sys1f: 70.85%.

Подходящие проценты для временного интервала и моделей частотного диапазона подобны.

Смотрите также

| | | | |

Похожие темы

Документация System Identification Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте