В этом примере показано, как создать параметрическую модель фильтра второго порядка:
где затухание и собственная частота настраиваемые параметры.
Задайте настраиваемые параметры с помощью realp.
wn = realp('wn',3); zeta = realp('zeta',0.8);
wn и zeta realp объекты параметра, с начальными значениями 3 и 0.8, соответственно.
Создайте модель фильтра с помощью настраиваемых параметров.
F = tf(wn^2,[1 2*zeta*wn wn^2]);
Входные параметры к tf векторы из числителя и коэффициентов знаменателя, описанных в терминах wn и zeta.
F genss модель. Свойство F.Blocks перечисляет эти два настраиваемых параметра wn и zeta.
F.Blocks
ans = struct with fields:
wn: [1x1 realp]
zeta: [1x1 realp]
Можно исследовать количество настраиваемых блоков в обобщенной модели с помощью nblocks.
nblocks(F)
ans = 6
F имеет два настраиваемых параметра, но параметр wn появляется пять раз - Дважды в числителе и три раза в знаменателе.
Чтобы сократить количество настраиваемых блоков, можно переписать F как:
Создайте альтернативный фильтр.
F = tf(1,[(1/wn)^2 2*zeta*(1/wn) 1]);
Исследуйте количество настраиваемых блоков в новой модели.
nblocks(F)
ans = 4
В новой формулировке существует только три случаев настраиваемого параметра wn. Сокращение количества случаев блока в модели может улучшать производительность вычислений, включающих модель. Однако количество случаев не влияет на результаты настройки модели или выборки его для исследований параметра.