Постройте или возвратите спектр выходной мощности модели временных рядов или спектр воздействия линейной модели ввода - вывода
spectrum( строит спектр выходной мощности идентифицированной модели sys)sys временных рядов или спектр воздействия идентифицированной модели sys ввода - вывода. Функция выбирает частотный диапазон и число точек автоматически.
Если sys модель временных рядов, затем sys представляет систему:
Здесь, e (t) является Гауссовым белым шумом, и y (t) является наблюдаемым выходным сигналом.
spectrum графики |H'H |, масштабируемый отклонением e (t) и шаг расчета.
Если sys модель ввода - вывода, sys представляет систему:
Здесь, u (t) является измеренным входом, e (t) является Гауссовым белым шумом, и y (t) является наблюдаемым выходным сигналом.
В этом случае, spectrum строит спектр компонента воздействия He (t).
Для моделей дискретного времени с шагом расчета Ts, spectrum использует преобразование сопоставлять модульный круг с действительной осью частоты. Графики функций спектр только для частот, меньших, чем частота Найквиста π/Ts и использование значение по умолчанию 1 единицы измерения времени, когда Ts не задан.
spectrum(sys1,...,sysN, создает график спектра нескольких идентифицированных моделей на одном графике. w)w аргумент является дополнительным.
Можно задать цвет, стиль линии и маркер для каждой модели. Например, spectrum(sys1,'r',sys2,'y--',sys3,'gx') использование, красное для sys1, желтые маркеры тире для sys2, и зеленый x маркеры для sys3.
Загрузите данные об оценке timeseries.
load iddata9 z9
Оцените четвертый порядок модель AR с помощью подхода наименьших квадратов.
sys = ar(z9,4,'ls');Постройте выходной спектр модели.
spectrum(sys);
Загрузите данные об оценке.
load iddata1 z1;
Оцените одно вход модель в пространстве состояний одно выхода.
sys = n4sid(z1,2);
Постройте шумовой спектр для модели. Задайте частотный диапазон от 0,1 до 50 рад/секунда.
spectrum(sys,{0.1,50});
Графики функций спектр, но пределы частотный диапазон к частоте Найквиста приблизительно 31,4 рад/секунда.
Создайте вход, состоящий из суммы пяти синусоид, каждого распространения по полному частотному диапазону. Сравните спектр этого сигнала с тем из его квадрата.
Создайте вход суммы синусоид, который расширяет в течение 20 периодов с каждым периодом, содержащим 100 выборок. Укажите что объединение сигнала 5 синусоид случайной фазы, с помощью 10 испытаний, чтобы найти набор с самым низким распространением сигнала. Для получения дополнительной информации об этом шаге смотрите idinput.
u = idinput([100 1 20],'sine',[],[],[5 10 1]);Создайте iddata только для входа объект u это содержит вход u и имеет период 100.
u = iddata([],u,1,'per',100);Придайте входным значениям квадратную форму и сохраните их в новом iddata объект u2.
u2 = u.u.^2;
u2 = iddata([],u2,1,'per',100);Используйте etfe оценить эмпирические модели передаточной функции от u и u2. Постройте спектры мощности этих моделей вместе. Используйте различные цвета маркера и типы, чтобы отличить источники спектра.
spectrum(etfe(u),'r*',etfe(u2),'+')
График показывает некоторое разделение частоты где u2- основанный спектр приводит в порядок не линию с u1-основанный спектр, но вместо этого, содержит две спектральных точки, которые обрамляют определенный u1- основанные точки. Это указывает на нелинейность системы в квадрате.
bode | freqresp | ar | arx | armax | forecast | etfe | idinput