idfrd

Данные о частотной характеристике или модель

расширьте все на странице

Описание

idfrd данные о частотной характеристике объектно-ориентированной памяти в области значений значений частоты. Можно использовать idfrd объект двумя способами. Можно использовать объект в качестве данных об оценке для оценки временного интервала или модели частотного диапазона, так же к iddata объект. Или, можно использовать объект в качестве линейной модели, так же к тому, как вы используете idss модель в пространстве состояний или любая другая идентифицированная линейная модель. Используйте idfrd команда, чтобы инкапсулировать данные о частотной характеристике или преобразовать линейный временной интервал или динамическую модель частотного диапазона в модель частотной характеристики.

Команды, которые принимают iddata объекты, такие как команда оценки модели ssest, обычно также принимайте idfrd объекты. Однако idfrd объект может содержать данные только из одного эксперимента. Это не имеет возможности мультиэксперимента что iddata объект имеет.

Команды, которые принимают идентифицированные линейные модели, такие как команды анализа и валидации compare, sim, и bode, обычно также принимайте idfrd модели.

Для модели формы

y(t)=G(q)u(t)+H(q)e(t)

оценка передаточной функции G(eiω) и аддитивный шумовой спектр Φv при выходе

Φv(ω)=λT|H(eiωT)|2

Здесь, λ является предполагаемым отклонением e (t), и T является шагом расчета.

Для системы непрерывного времени шумовой спектр

Φv(ω)=λ|H(eiω)|2

idfrd объектно-ориентированная память G(eiω) и Φv.

Создание

Можно получить idfrd модель одним из трех способов.

  • Создайте модель из данных о частотной характеристике с помощью idfrd команда. Например, создайте idfrd модель, которая инкапсулирует данные о частотной характеристике, взятые на определенных частотах с помощью шага расчета Ts.

    sysfr = idfrd(ResponseData,Freq,Ts)
    Для примера смотрите, Создают Объект idfrd из Данных о Частотной характеристике.

  • Оцените модель с помощью команды оценки частотной характеристики такой как spa, с помощью временного интервала, частотного диапазона или данных о частотной характеристике.

    sysfr = spa(data)

    Для получения дополнительной информации о командах оценки частотной характеристики, смотрите spa, spafdr, и etfe.

  • Преобразуйте линейную модель, такую как idss модель в idfrd модель путем вычисления частотной характеристики модели. 

    sysfr = idfrd(sys)
    Для примера линейного преобразования модели смотрите, Преобразуют Модель Временного интервала в Модель Частотной характеристики.

Для получения информации о функциях можно использовать, чтобы извлечь информацию из или преобразовать idfrd объекты модели, см. Функции объекта.

Синтаксис

sysfr = idfrd(ResponseData,Frequency,Ts)
sysfr = idfrd(___,Name,Value)
sysfr = idfrd(sys)
sysfr = idfrd(sys,Frequency)
sysfr = idfrd(sys,Frequency,FrequencyUnits)

Описание

Создайте объект частотной характеристики

пример

sysfr = idfrd(ResponseData,Frequency,Ts) создает дискретное время idfrd возразите, что хранит частотную характеристику ResponseData из линейной системы в значениях частоты Frequency. Ts шаг расчета. Для системы непрерывного времени, набор Ts к 0.

sysfr = idfrd(___,Name,Value) дополнительные свойства наборов с помощью одних или нескольких аргументов name-value. Задайте аргументы name-value после первых трех аргументов. Например, чтобы задать единицы частоты как МГц, используйте sysfr = idfrd(ResponseData,Frequency,Ts,'FrequencyUnits','MHz').

Преобразуйте линейную идентифицированную модель в модель частотной характеристики

пример

sysfr = idfrd(sys) преобразует System Identification Toolbox™ или Control System Toolbox™ линейная модель к данным о частотной характеристике на частотах по умолчанию, включая выходную ковариацию спектров и спектров шума.

sysfr = idfrd(sys,Frequency) вычисляет частотную характеристику на частотах Frequency, где Frequency описывается в radians/TimeUnit.

sysfr = idfrd(sys,Frequency,FrequencyUnits) интерпретирует частоты в Frequency вектор в модулях задан FrequencyUnit.

Входные параметры

развернуть все

Линейная модель динамической системы в виде System Identification Toolbox или Control System Toolbox линейная модель.

Свойства

развернуть все

Данные о частотной характеристике в виде трехмерного массива комплексных чисел.

  • Для систем SISO, ResponseData вектор из значений частотной характеристики в точках частоты, заданных в Frequency свойство.

  • Для систем MIMO с входными параметрами Nu и Ny выходные параметры, ResponseData Ny-by-Nu-by-Nf массив, где Nf является количеством точек частоты.

    ResponseData(ky,ku,kf) представляет частотную характеристику от входа ku к выходу ky на частоте Frequency(kf).

Точки частоты, соответствующие ResponseDataВ виде вектор-столбца, который содержит точки Nf в модулях, заданных FrequencyUnit.

Модули вектора частоты в Frequency свойство в виде одного из следующих значений:

  • 'rad/TimeUnit'

  • 'cycles/TimeUnit'

  • 'rad/s'

  • 'Hz'

  • 'kHz'

  • 'MHz'

  • 'GHz'

  • 'rpm'

Модули 'rad/TimeUnit' и 'cycles/TimeUnit' относительно единиц измерения времени, заданных в TimeUnit свойство.

Изменение этого свойства не передискретизирует или преобразует данные. Изменение свойства изменяет только интерпретацию существующих данных. Использование chgTimeUnit преобразовывать данные в различные единицы частоты.

Спектры мощности и перекрестные спектры системы выводят воздействия (шум) в виде вектора (система одно выхода) или трехмерный массив комплексных чисел (несколько - выходная система). Для данных об ответе с Ny выходные параметры и точки частоты Nf, задайте SpectrumData как Ny-by-Ny-by-Nw массив.

SpectrumData(ky1,ky2,kf) перекрестный спектр между шумом при выходе ky1 и шум при выходе ky2 на частоте Frequency(kf). Спектр мощности является подмножеством перекрестного спектра где ky1 и ky2 равны.

Ковариация SpectrumDataВ виде 5-D массива с размерностями Ny-by-Nu-by-Nf-by-2-by-2, где Ny является количеством выходных параметров, Nu является количеством входных параметров, и Nf является количеством точек частоты.

CovarianceData(ky,ku,kf,:,:) ковариационная матрица 2 на 2 SpectrumData(ky,ku,kf). (1,1) элементом является отклонение действительной части, (2,2), элементом является отклонение мнимой части, и (1,2) и (2,1), элементами является ковариация между действительными и мнимыми частями. squeeze(CovarianceData(ky,ku,kf,:,:)) таким образом дает ковариационную матрицу соответствующего ответа.

Если вы получаете sysfr путем преобразования модели sys, значение CovarianceData зависит от того, как вы получили sys.

  • Если вы получили sys идентификацией программное обеспечение вычисляет предполагаемую ковариацию для sysfr от информации о неопределенности в sys. Программное обеспечение использует формулу приближения Гаусса для этого вычисления для всех типов модели, кроме моделей серого ящика. Для моделей серого ящика (idgrey), программное обеспечение применяет числовое дифференцирование.

  • Если вы создали sys при помощи команд такой как idss, idtf, idproc, idgrey, или idpoly, затем программное обеспечение устанавливает CovarianceData для sysfr к [].

Отклонение спектров мощности в виде вектора (система одно выхода) или трехмерный массив (несколько - выходная система). Для данных об ответе с Ny выходные параметры и точки частоты Nw, задайте NoiseCovariance как Ny-by-Ny-by-Nw массив. NoiseCovariance(ky1,ky2,kw) отклонение соответствующего спектра мощности.

Чтобы устранить влияние шумового компонента из модели, задайте NoiseCovariance как 0. С нулевой ковариацией предсказанный выход совпадает с симулированным выходом.

Междемонстрационное поведение входного сигнала для преобразований между дискретным временем и непрерывным временем в виде вектора символов или как Nu-by-1 массив ячеек из символьных векторов, где Nu является количеством входных каналов. Это свойство значимо только, когда вы оцениваете модели непрерывного времени (шаг расчета Ts > 0) из данных дискретного времени.

Для каждого входного канала, возможных значений InterSample :

  • 'zoh' — Нулевой порядок содержит, обеспечивает кусочно-постоянный входной сигнал между выборками.

  • 'foh' — Хранение первого порядка обеспечивает кусочно-линейный входной сигнал между выборками.

  • 'bl' — Ограниченное полосой поведение указывает, что входной сигнал непрерывного времени имеет нулевую силу выше частоты Найквиста (pi/sys.Ts рад/с. Это поведение обычно происходит, когда входной сигнал измеряется экспериментально с помощью фильтра сглаживания и сэмплера. Идеально, обработайте данные как непрерывное время. Таким образом, если сигналы, используемые для оценки частотной характеристики, подверглись фильтрам сглаживания, установите sys.Ts обнулять.

Если вы получаете sysfr преобразованием модели sys, затем InterSample равно Intersample свойство iddata возразите, что вы раньше оценивали sys.

Для получения дополнительной информации об этом свойстве смотрите Эффект Входного Междемонстрационного Поведения на Моделях Непрерывного времени.

Транспортные задержки в виде числового массива, содержащего отдельную транспортную задержку каждой пары ввода - вывода.

Для систем непрерывного времени транспортные задержки описываются в единице измерения времени, сохраненной в TimeUnit свойство. Для систем дискретного времени транспортные задержки описываются как целые числа, обозначающие задержки кратного шагу расчета Ts.

Для системы MIMO с Ny выходные параметры и входные параметры Nu, набор IODelay как Ny-by-Nu массив. Каждая запись этого массива является численным значением, представляющим транспортную задержку соответствующей пары ввода - вывода. Можно установить IODelay к скалярному значению, чтобы применить ту же задержку со всеми парами ввода - вывода.

Введите задержку каждого входного канала в виде скалярного значения или числового вектора. Для систем непрерывного времени задайте входные задержки единицы измерения времени, сохраненной в TimeUnit свойство. Для систем дискретного времени задайте входные задержки целочисленных множителей шага расчета Ts. Например, установка InputDelay к 3 задает задержку трех шагов расчета.

Для системы с входными параметрами Nu, набор InputDelay к Nu-by-1 вектор. Каждая запись этого вектора является численным значением, которое представляет входную задержку соответствующего входного канала.

Можно также установить InputDelay к скалярному значению, чтобы применить ту же задержку со всеми каналами.

Для идентифицированных систем, таких как idfrd, OutputDelay фиксируется, чтобы обнулить.

Шаг расчета в виде одного из следующих.

  • Модель дискретного времени с заданным временем выборки — положительная скалярная величина, представляющая период выборки, описанный в модуле, задана TimeUnit свойство модели

  • Модель непрерывного времени — 0

  • Модель дискретного времени с незаданным шагом расчета — -1

Изменение этого свойства не дискретизирует или передискретизирует модель. Использование c2d и d2c преобразовывать между непрерывным - и представлениями дискретного времени. Использование d2d изменить шаг расчета системы дискретного времени.

Модули для переменной времени, шаг расчета Ts, и любые задержки модели в виде одного из следующих значений.

  • 'nanoseconds'

  • 'microseconds'

  • 'milliseconds'

  • 'seconds'

  • 'minutes'

  • 'hours'

  • 'days'

  • 'weeks'

  • 'months'

  • 'years'

Изменение этого свойства не передискретизирует или преобразует данные. Изменение свойства изменяет только интерпретацию существующих данных. Использование chgTimeUnit (Control System Toolbox), чтобы преобразовать данные в различные единицы измерения времени

Введите названия канала в виде вектора символов или массива ячеек.

  • Модель одно входа — Вектор символов. Например, 'controls'.

  • Мультивведите модель — Массив ячеек из символьных векторов.

В качестве альтернативы используйте автоматическое векторное расширение, чтобы присвоить входные имена для мультивходных моделей. Например, если sys 2D входная модель, введите:

sys.InputName = 'controls';

Входные имена автоматически расширяются до {'controls(1)';'controls(2)'}.

Когда вы оцениваете модель с помощью iddata объект data, программное обеспечение автоматически устанавливает InputName к data.InputName.

Можно использовать краткое обозначение u относиться к InputName свойство. Например, sys.u эквивалентно sys.InputName.

Можно использовать входные названия канала несколькими способами, включая:

  • Идентифицировать каналы на отображении модели и графиках

  • Извлекать подсистемы систем MIMO

  • Задавать точки контакта когда взаимосвязанные модели

Введите модули канала в виде вектора символов или массива ячеек:

  • Модель одно входа — Вектор символов

  • Мультивведите Модель — Массив ячеек из символьных векторов

Используйте InputUnit отслеживать модули входного сигнала. InputUnit не оказывает влияния на поведение системы.

Введите группы канала в виде структуры. InputGroup свойство позволяет вам разделить входные каналы систем MIMO в группы так, чтобы можно было обратиться к каждой группе по наименованию. В InputGroup структура, имена полей набора к названиям группы и значения полей к входным каналам, принадлежащим каждой группе.

Например, создайте входные группы под названием controls и noise это включает входные каналы 1 и 2 и каналы 3 и 5, соответственно. 

sys.InputGroup.controls = [1 2];
sys.InputGroup.noise = [3 5];

Можно затем извлечь подсистему из controls входные параметры ко всем выходным параметрам с помощью следующего синтаксиса:

sys(:,'controls')

Выведите названия канала в виде вектора символов или массива ячеек.

  • Модель одно входа — Вектор символов. Например, 'measurements'

  • Мультивведите модель — Массив ячеек из символьных векторов

В качестве альтернативы используйте автоматическое векторное расширение, чтобы присвоить выходные имена для мультивыходных моделей. Например, если sys 2D выходная модель, введите:

sys.OutputName = 'measurements';

Выходные имена автоматически расширяются до {'measurements(1)';'measurements(2)'}.

Когда вы оцениваете модель с помощью iddata объект data, программное обеспечение автоматически устанавливает OutputName к data.OutputName.

Можно использовать краткое обозначение y относиться к OutputName свойство. Например, sys.y эквивалентно sys.OutputName.

Можно использовать выходные названия канала несколькими способами, включая:

  • Идентифицировать каналы на отображении модели и графиках

  • Извлекать подсистемы систем MIMO

  • Задавать точки контакта когда взаимосвязанные модели

Выведите модули канала в виде вектора символов или массива ячеек.

  • Модель одно входа — Вектор символов. Например, 'seconds'.

  • Мультивведите модель — Массив ячеек из символьных векторов.

Используйте OutputUnit отслеживать модули выходного сигнала. OutputUnit не оказывает влияния на поведение системы.

Выведите группы канала в виде структуры. OutputGroup свойство позволяет вам разделить выходные каналы систем MIMO в группы и обратиться к каждой группе по наименованию. В OutputGroup структура, имена полей набора к названиям группы и значения полей к выходным каналам, принадлежащим каждой группе.

Например, создайте выходные группы под названием temperature и measurement это включает выходной канал 1 и каналы 3 и 5, соответственно.

sys.OutputGroup.temperature = [1];
sys.OutputGroup.measurement = [3 5];

Можно затем извлечь подсистему от всех входных параметров до measurement выходные параметры с помощью следующего синтаксиса.

sys('measurement',:)

Имя системы в виде вектора символов. Например, 'system_1'.

Любой текст, который вы хотите сопоставить с системой в виде строки или массива ячеек из символьных векторов. Свойство хранит, какой бы ни тип данных вы обеспечиваете. Например, если sys1 и sys2 модели динамической системы, можно установить их Notes свойства можно следующим образом.

sys1.Notes = "sys1 has a string.";
sys2.Notes = 'sys2 has a character vector.';
sys1.Notes
sys2.Notes
ans = 

    "sys1 has a string."


ans =

    'sys2 has a character vector.'

Данные, чтобы сопоставить с системой в виде любого типа данных MATLAB.

Выборка сетки для массивов моделей в виде структуры.

Для массивов идентифицированных линейных моделей (IDLTI), которые вы выводите путем выборки одной или нескольких независимых переменных, это дорожки свойства значения переменных, сопоставленные с каждой моделью. Эта информация появляется, когда вы показываете или строите массив моделей. Используйте эту информацию, чтобы проследить результаты до независимых переменных.

Установите имена полей структуры данных к именам переменных выборки. Установите значения полей к произведенным значениям переменных, сопоставленным с каждой моделью в массиве. Все переменные выборки должны быть числовыми и скаляр, оцененный, и все массивы произведенных значений должны совпадать с размерностями массива моделей.

Например, предположите, что вы собираете данные в различных рабочих точках системы. Можно идентифицировать модель для каждой рабочей точки отдельно и затем сложить результаты вместе в массив единой системы. Можно пометить отдельные модели в массиве с информацией относительно рабочей точки.

nominal_engine_rpm = [1000 5000 10000];
sys.SamplingGrid = struct('rpm', nominal_engine_rpm)

Здесь, sys массив, содержащий три идентифицированных модели, полученные в 1 000, 5000, и 10 000 об/мин, соответственно.

Для массивов моделей, которые вы генерируете путем линеаризации Simulink® модель в нескольких значениях параметров или рабочих точках, программное обеспечение заполняет SamplingGrid автоматически со значениями переменных, которые соответствуют каждой записи в массиве.

Это свойство доступно только для чтения.

Сводный отчет, который содержит информацию об опциях оценки и результатах, когда модель частотной характеристики получена с помощью команд оценки, такой как spa, spafdr, и etfe. Используйте Report чтобы запросить модель для того, как это было оценено, включая:

  • Метод оценки

  • Опции оценки

Содержимое Report не важны, если модель была создана конструкцией.

f = logspace(-1,1,100);
[mag,phase] = bode(idtf([1 .2],[1 2 1 1]),f);
response = mag.*exp(1j*phase*pi/180);
sysfr = idfrd(response,f,0.08);
sysfr.Report.Method
ans =

     ''

Если вы получаете модель частотной характеристики использование команд оценки, полей Report содержите информацию о данных об оценке, опциях и результатах.

load iddata3;
sysfr = spa(z3);sysfr.Report.Method
ans =

SPA

Для получения дополнительной информации об этом свойстве и как использовать его, смотрите раздел Output Arguments соответствующей страницы с описанием команды оценки и Отчета Оценки.

Функции объекта

Много функций, применимых к Моделям Динамической системы, также применимы к idfrd объект модели. Эти функции имеют три общих типа.

  • Функции, которые работают с и возвращают idfrd объекты модели позволяют вам преобразовать и управлять idfrd модели.

  • Функции, которые выполняют аналитичный и функции симуляции на idfrd объекты, такой как bode и sim

  • Функции, которые получают или интерпретируют информацию модели, такой как getcov

В отличие от других идентифицированных линейных моделей, вы не можете непосредственно преобразовать idfrd модель в другой тип модели с помощью команд такой как idss или idtf. Вместо этого используйте команду оценки для модели, которую вы хотите, с помощью idfrd возразите как данные об оценке. Например, используйте sys = ssest(sysfr,2) оценить модель в пространстве состояний второго порядка из данных о частотной характеристике в idfrd модель sysfr. Для примера использования idfrd возразите как данные об оценке, см., что Оценочная Модель Временного интервала Использует Данные о Частотной характеристике.

Следующие списки содержат представительное подмножество функций, которые можно использовать с idss модели.

развернуть все

chgTimeUnitИзмените единицы измерения времени динамической системы
chgFreqUnitИзмените единицы частоты модели данных частотной характеристики
fselectВыберите значения частоты или область значений в модели FRD
frdataДоступ к данным для объекта данных о частотной характеристике (FRD)
fcatОбъединение моделей FRD по частоте

развернуть все

bodeДиаграмма Боде частотной характеристики, или данные об амплитуде и фазе
spectrumПостройте или возвратите спектр выходной мощности модели временных рядов или спектр воздействия линейной модели ввода - вывода

развернуть все

getПолучите значения свойств модели
getcovКовариация параметра идентифицированной модели

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте idfrd объект из данных о частотной характеристике.

Загрузите данные о величине AMP, данные о фазе PHA, и вектор частоты W. Установите шаг расчета Ts к 0,1.

load demofr AMP PHA W
Ts = 0.1;

Используйте значения AMP и PHA вычислить ответ с комплексным знаком response.

response = AMP.*exp(1j*PHA*pi/180);

Создайте idfrd object сохранить response в idfrd объект frdata.

frdata = idfrd(response,W,Ts)
frdata =
IDFRD model.
Contains Frequency Response Data for 1 output(s) and 1 input(s).
Response data is available at 1000 frequency points, ranging from 0.03142 rad/s to 31.42 rad/s.
 
Sample time: 0.1 seconds
Status:                                                         
Created by direct construction or transformation. Not estimated.

Отобразите данные на графике.

bode(frdata)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 contains an object of type line. This object represents frdata. Axes object 2 contains an object of type line. This object represents frdata.

frdata комплексный idfrd объект со свойствами объектов, что можно получить доступ к записи через точку использования. Например, подтвердите значение Ts.

tsproperty = frdata.Ts
tsproperty = 0.1000

Можно также установить значения свойств. Установите Name свойство к 'DC_Converter'.

frdata.Name = 'DC_Converter';

Если вы импортируете frdata в System Identification приложение, приложение называет эти данные DC_Converter, а не имя переменной frdata.

Используйте get получить полный набор настроек свойства.

get(frdata)
      FrequencyUnit: 'rad/TimeUnit'
             Report: [1x1 idresults.frdest]
       SpectrumData: []
     CovarianceData: []
    NoiseCovariance: []
        InterSample: {'zoh'}
       ResponseData: [1x1x1000 double]
            IODelay: 0
         InputDelay: 0
        OutputDelay: 0
                 Ts: 0.1000
           TimeUnit: 'seconds'
          InputName: {''}
          InputUnit: {''}
         InputGroup: [1x1 struct]
         OutputName: {''}
         OutputUnit: {''}
        OutputGroup: [1x1 struct]
              Notes: [0x1 string]
           UserData: []
               Name: 'DC_Converter'
       SamplingGrid: [1x1 struct]
          Frequency: [1000x1 double]
Скрипт Open Live Script

Преобразуйте модель в пространстве состояний в модель частотной характеристики использование idfrd команда.

Загрузите данные z2 и оцените модель в пространстве состояний второго порядка sys.

load iddata2 z2
sys = ssest(z2,2);

Преобразуйте sys к idfrd модель frsys.

frsys = idfrd(sys)
frsys =
IDFRD model.
Contains Frequency Response Data for 1 output(s) and 1 input(s), and the spectra for disturbances at the outputs.
Response data and disturbance spectra are available at 68 frequency points, ranging from 0.1 rad/s to 1000 rad/s.
 
Output channels: 'y1'
Input channels: 'u1'
Status:                               
Created by conversion from idss model.

Постройте frsys.

bode(frsys)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title From: u1 To: y1 contains an object of type line. This object represents frsys. Axes object 2 contains an object of type line. This object represents frsys.

frsys idfrd модель, которую можно использовать в качестве модели динамической системы или в качестве данных об оценке для модели частотного диапазона или временного интервала.

Скрипт Open Live Script

Получите частотную характеристику модели передаточной функции и преобразуйте ответ в idfrd объект.

Создайте модель передаточной функции с одним нулем и тремя полюсами.

systf = idtf([1 .2],[1 2 1 1]);

Используйте bode получить частотную характеристику systf, в терминах величины и фазы, для вектора частоты f.

f = logspace(-1,1,100);
[mag,phase] = bode(systf,f);

Используйте значения mag и phase вычислить ответ с комплексным знаком response.

response = mag.*exp(1j*phase*pi/180);

Создайте idfrd объект frdata сохранить response, определение частоты дискретизации Ts из 0,8.

Ts = 0.8;
frdata = idfrd(response,f,Ts)
frdata =
IDFRD model.
Contains Frequency Response Data for 1 output(s) and 1 input(s).
Response data is available at 100 frequency points, ranging from 0.1 rad/s to 10 rad/s.
 
Sample time: 0.8 seconds
Status:                                                         
Created by direct construction or transformation. Not estimated.

Отобразите данные на графике.

bode(frdata)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 contains an object of type line. This object represents frdata. Axes object 2 contains an object of type line. This object represents frdata.

frdata комплексный idfrd объект.

Скрипт Open Live Script

Оцените модель передаточной функции из данных временного интервала и преобразуйте получившийся idtf модель к idfrd модель. Оцените новую модель передаточной функции из данных о частотной характеристике в idfrd модель. Сравните ответы модели с исходными данными.

Загрузите данные временного интервала z2 и используйте его, чтобы оценить передаточную функцию sys это имеет два полюса и один нуль. 

load iddata2 z2
sys = tfest(z2,2,1);

Преобразуйте sys к idfrd модель и график частотная характеристика.

frsys = idfrd(sys);
bode(sys)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title From: u1 To: y1 contains an object of type line. This object represents sys. Axes object 2 contains an object of type line. This object represents sys.

Оцените новую передаточную функцию sys1 использование данных из frsys как данные об оценке.

sys1 = tfest(frsys,2,1);

Сравните ответы sys и sys1 с исходными данными об оценке z2.

compare(z2,sys,sys1)

Figure contains an axes object. The axes object contains 3 objects of type line. These objects represent z2 (y1), sys: 85.71%, sys1: 85.71%.

Ответы модели идентичны.

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация System Identification Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте