Случайный входной сигнал
Используйте a frest.Random объект представлять случайный входной сигнал для оценки частотной характеристики. Случайный сигнал содержит равномерно распределенные случайные числа в интервале [0 Amplitude] или [Amplitude 0] для положительных и отрицательных амплитуд, соответственно.
Случайные сигналы полезны, потому что они могут взволновать систему однородно всеми частотами до частоты Найквиста.
Можно использовать случайный входной сигнал для оценки в командной строке в Model Linearizer, или с блоком Frequency Response Estimator. Алгоритм оценки вводит сигнал в точке ввода, которую вы задаете для оценки, и измеряет ответ в выходной точке.
Когда вы используете случайный входной сигнал для оценки, частоты, возвращенные в предполагаемом frd модель зависит от длины и время выборки сигнала. Они - частоты, полученные в быстром преобразовании Фурье входного сигнала. Для получения дополнительной информации смотрите раздел Algorithm frestimate.
Чтобы просмотреть график вашего входного сигнала, введите plot(input). Создать a timeseries возразите для своего входного сигнала, используйте generateTimeseries команда.
input = frest.Random(sys)sys. Например, если у вас есть точная линеаризация вашей системы, можно использовать ее, чтобы инициализировать параметры.
input = frest.Random(Name,Value)
frestimate | Оценка частотной характеристики моделей Simulink |
generateTimeseries | Сгенерируйте данные временного интервала для входного сигнала |
frest.simCompare | Постройте симуляцию временного интервала нелинейных и линейных моделей |
frest.simView | Постройте модель частотной характеристики во временной и частотной областях |
getSimulationTime | Итоговое время симуляции для оценки частотной характеристики |
Создайте Случайный входной сигнал с 1000 выборки взяты в 100 Гц и амплитуда 0.02.
input = frest.Random('Amplitude',0.02,... 'Ts',1/100,... 'NumSamples',1000);
Постройте случайный сигнал.
plot(input)
Создайте мультипликативный изолированный генератор Фибоначчи случайный поток.
stream = RandStream('mlfg6331_64','Seed',0);
Создайте случайный входной сигнал с помощью этого потока.
input = frest.Random('Stream',stream);В Model Linearizer, чтобы использовать случайный входной сигнал для оценки, на вкладке Estimation, выбирают Input Signal> Random.